基于虚拟博弈的行人交互动态预测
计算机视觉与模式识别
2017-03-29 v3
摘要
我们通过使用博弈论编码多行人交互的耦合性质，并基于深度学习视觉分析来估计个体特定的行为参数，开发了行人的预测模型。然而，构建多行人交互的预测模型非常具有挑战性，原因有二：(1) 交互动态是复杂的相互依赖过程，其中一个行人的预测行为会影响其他人采取的行动；(2) 动态根据个体的身体特征而变化（例如，老年人可能走得慢而年轻人可能走得更快）。为了应对这些挑战，我们 (1) 利用博弈论的概念来建模多个行人的相互依赖决策过程，以及 (2) 使用视觉分类器来学习从行人外观到行为参数的映射。我们在几个公开的多行人交互视频数据集上评估了我们提出的模型。结果表明，与最先进的方法相比，我们的战略规划模型解释人类交互的效果提升了25%。
引用
@article{arxiv.1604.01431,
title = {Forecasting Interactive Dynamics of Pedestrians with Fictitious Play},
author = {Wei-Chiu Ma and De-An Huang and Namhoon Lee and Kris M. Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01431},
year = {2017}
}
备注
Accepted to CVPR 2017