以机器人为中心场景下的多类型活动识别
计算机视觉与模式识别
2016-04-13 v2
摘要
活动识别在机器人与人交互、监控或辅助人类的场景中非常有用。过去几年中，多种类型的活动——例如单人动作、双人交互或以自我为中心的活动——已得到分析。传统方法分别处理这些类型的活动，而自主机器人应能检测并识别多种类型的活动，以有效完成其任务。我们提出了一种本质上能够检测和识别顺序发生或并发进行的多类型活动的方法。我们给出了一种新的统一描述子，称为关系历史图像 (RHI)，它可以从我们感兴趣的所有活动类型中提取。随后，我们构造了一个优化过程来检测和识别不同类型的活动。我们将该方法应用于一个从机器人中心视角记录的新数据集，并通过与多个基线方法的比较系统评估其质量。最后，我们通过在公开数据集上进行广泛比较，展示了 RHI 描述子的有效性。
引用
@article{arxiv.1507.02558,
title = {Multi-Type Activity Recognition in Robot-Centric Scenarios},
author = {Ilaria Gori and J. K. Aggarwal and Larry Matthies and Michael S. Ryoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.02558},
year = {2016}
}