Under de senaste åren har intresset ökat för modellering och erkännande av mänskliga aktiviteter med högt strukturerat och semantiskt rikt beteende som dans, aerobics och teckenspråk. Ett nytt tillvägagångssätt presenteras för att automatiskt förvärva stokastiska modeller av en aktivitets högnivåstruktur utan förutfattade meningar. Processen innebär tidssegmentering till trovärdiga atomiska beteendekomponenter och användning av modeller med variabel längd Markov för effektiv representation av beteenden. Experimentella resultat presenteras som visar generering av realistiska provbeteenden och utvärderar prestandan hos modeller för långsiktig tidsförutsägelse.
Galata et a1 REF presenterar en metod för anskaffning av statistiska modeller för strukturerat och semantiskt rikt beteende.
Learning Behaviour Models of Human Activities
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}