論文の概要: Bayesian Surprise in Indoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05381v1
• Date: Sat, 11 Apr 2020 12:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 09:59:17.664101
• Title: Bayesian Surprise in Indoor Environments
• Title（参考訳）: 屋内環境におけるベイズサプライズ
• Authors: Sebastian Feld (1), Andreas Sedlmeier (1), Markus Friedrich (1), Jan Franz (1), Lenz Belzner (2) ((1) Mobile and Distributed Systems Group LMU Munich, (2) MaibornWolff Munich)
• Abstract要約: 人の期待は空間の知覚の重要な側面である。 我々はベイズ・サプライズの理論を利用して、期待をしっかりとモデル化する。 本研究では,屋内位置情報サービスにおける「サプライズ」をコンテキストの新たな次元として活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel method to identify unexpected structures in 2D floor plans using the concept of Bayesian Surprise. Taking into account that a person's expectation is an important aspect of the perception of space, we exploit the theory of Bayesian Surprise to robustly model expectation and thus surprise in the context of building structures. We use Isovist Analysis, which is a popular space syntax technique, to turn qualitative object attributes into quantitative environmental information. Since isovists are location-specific patterns of visibility, a sequence of isovists describes the spatial perception during a movement along multiple points in space. We then use Bayesian Surprise in a feature space consisting of these isovist readings. To demonstrate the suitability of our approach, we take "snapshots" of an agent's local environment to provide a short list of images that characterize a traversed trajectory through a 2D indoor environment. Those fingerprints represent surprising regions of a tour, characterize the traversed map and enable indoor LBS to focus more on important regions. Given this idea, we propose to use "surprise" as a new dimension of context in indoor location-based services (LBS). Agents of LBS, such as mobile robots or non-player characters in computer games, may use the context surprise to focus more on important regions of a map for a better use or understanding of the floor plan.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ・サプライズの概念を用いた2次元床計画における予期せぬ構造物の同定手法を提案する。 人の期待が空間の知覚の重要な側面であることを考慮すると、ベイズ・サプライズの理論を利用して期待を強固にモデル化し、構造構築の文脈で驚きを与える。 定性的対象属性を定量的な環境情報に変換するために,人気のある宇宙構文手法であるイゾビスト分析を用いた。 アイソビストは位置特異的な可視性パターンであるため、アイソビストの列は空間内の複数の点に沿った運動中の空間的知覚を記述する。 次に、これらのアイソビスト読解からなる特徴空間でベイズサプライズを用いる。 提案手法の適合性を実証するために,エージェントのローカル環境のスナップショットを用いて,2次元屋内環境における走行軌跡を特徴付ける画像の短いリストを提供する。 これらの指紋はツアーの驚くべき地域を表し、横断する地図を特徴づけ、屋内のLBSが重要な地域に集中できるようにする。 この考えを踏まえ、屋内位置情報サービス(LBS)における「サプライズ」を新たな文脈の次元として用いることを提案する。 モバイルロボットやコンピュータゲームにおける非プレイヤーキャラクタといったlbsエージェントは、コンテキストサプライズを使用して、より適切な使用やフロアプランの理解のために、マップの重要な領域に集中することができる。

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