利用随机文法预测人类活动
计算机视觉与模式识别
2017-08-04 v1
摘要
本文提出了一种从部分观测的 RGB-D 视频中预测未来人类活动的新方法。由于非马尔可夫性以及人与环境之间丰富的上下文信息，人类活动预测通常很困难。我们使用随机文法模型来捕捉事件的组合结构，整合人类动作、物体及其可供性。我们用时空与或图（ST-AOG）表示事件。ST-AOG 由定义在子活动上的时序随机文法和表示由人类动作、物体及其可供性组成的子活动的空间图构成。使用时序文法和 Earley 解析算法预测未来子活动，随后相应地推断对应的动作、物体和可供性标签。我们进行了大量实验，以展示我们的模型在语义事件解析和未来活动预测上的有效性。
引用
@article{arxiv.1708.00945,
title = {Predicting Human Activities Using Stochastic Grammar},
author = {Siyuan Qi and Siyuan Huang and Ping Wei and Song-Chun Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00945},
year = {2017}
}
备注
ICCV 2017