論文の概要: Behavioural pattern discovery from collections of egocentric photo-streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09561v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 16:05:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:55:56.558722
• Title: Behavioural pattern discovery from collections of egocentric photo-streams
• Title（参考訳）: エゴセントリック光ストリーム群からの行動パターン発見
• Authors: Martin Menchon, Estefania Talavera, Jose M Massa and Petia Radeva
• Abstract要約: エゴセントリックなイメージは、カメラ装着者の日常生活を豊かで客観的に記述する。 収集した自我中心の写真ストリームから人の行動パターンを識別する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.15016218800502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The automatic discovery of behaviour is of high importance when aiming to assess and improve the quality of life of people. Egocentric images offer a rich and objective description of the daily life of the camera wearer. This work proposes a new method to identify a person's patterns of behaviour from collected egocentric photo-streams. Our model characterizes time-frames based on the context (place, activities and environment objects) that define the images composition. Based on the similarity among the time-frames that describe the collected days for a user, we propose a new unsupervised greedy method to discover the behavioural pattern set based on a novel semantic clustering approach. Moreover, we present a new score metric to evaluate the performance of the proposed algorithm. We validate our method on 104 days and more than 100k images extracted from 7 users. Results show that behavioural patterns can be discovered to characterize the routine of individuals and consequently their lifestyle.
• Abstract（参考訳）: 行動の自動発見は、人々の生活の質を評価し改善する上で非常に重要である。 エゴセントリックなイメージは、カメラ装着者の日常生活を豊かで客観的に記述する。 本研究では,収集した自我中心の写真ストリームから行動パターンを識別する新しい手法を提案する。 本モデルでは,画像構成を定義するコンテキスト(場所,活動,環境オブジェクト)に基づいて,時間枠を特徴付ける。 ユーザの収集した日数を記述した時間枠間の類似性に基づいて,新しい意味的クラスタリング手法に基づいて行動パターン集合を探索する非教師付きグリーディ手法を提案する。 さらに,提案アルゴリズムの性能評価のための新しいスコア指標を提案する。 7ユーザから抽出した104日と10万枚以上の画像を検証した。 その結果,個人の生活習慣や生活習慣を特徴付ける行動パターンが発見できることがわかった。

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