論文の概要: Adding Knowledge to Unsupervised Algorithms for the Recognition of Intent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06219v1
• Date: Thu, 12 Nov 2020 05:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 07:17:12.656128
• Title: Adding Knowledge to Unsupervised Algorithms for the Recognition of Intent
• Title（参考訳）: インテント認識のための教師なしアルゴリズムへの知識の追加
• Authors: Stuart Synakowski, Qianli Feng, Aleix Martinez
• Abstract要約: 我々は,シーン内のエージェントの動作が意図的か意図的かを,その3Dキネマティクスに基づいて推定できるアルゴリズムを導出する。 この基本的な知識を追加することで、単純な教師なしのアルゴリズムがもたらされることを示す。 これらのデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは、トレーニングデータなしでも、アクションが意図的かどうかを認識できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0079490585515343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer vision algorithms performance are near or superior to humans in the visual problems including object recognition (especially those of fine-grained categories), segmentation, and 3D object reconstruction from 2D views. Humans are, however, capable of higher-level image analyses. A clear example, involving theory of mind, is our ability to determine whether a perceived behavior or action was performed intentionally or not. In this paper, we derive an algorithm that can infer whether the behavior of an agent in a scene is intentional or unintentional based on its 3D kinematics, using the knowledge of self-propelled motion, Newtonian motion and their relationship. We show how the addition of this basic knowledge leads to a simple, unsupervised algorithm. To test the derived algorithm, we constructed three dedicated datasets from abstract geometric animation to realistic videos of agents performing intentional and non-intentional actions. Experiments on these datasets show that our algorithm can recognize whether an action is intentional or not, even without training data. The performance is comparable to various supervised baselines quantitatively, with sensible intentionality segmentation qualitatively.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンアルゴリズムの性能は、物体認識(特に細粒度のカテゴリ)、セグメンテーション、および2Dビューからの3Dオブジェクト再構成を含む視覚的問題において、人間に近づいたか優れている。 しかし、人間は高いレベルの画像分析ができる。 心の理論を含む明確な例は、知覚された行動や行動が故意に行われたかどうかを判断する能力である。 本稿では,シーン内のエージェントの動作が,自走運動,ニュートン運動,およびそれらの関係の知識を用いて,その3次元運動学に基づいて意図的・意図的か否かを推定できるアルゴリズムを導出する。 この基本的な知識の追加が、単純で教師なしのアルゴリズムにどのようにつながるかを示す。 このアルゴリズムをテストするために,抽象幾何学アニメーションから意図的および非意図的動作を行うエージェントのリアルビデオまで,3つの専用データセットを構築した。 これらのデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは、トレーニングデータなしでも、アクションが意図的かどうかを認識できることを示した。 パフォーマンスは様々な教師付きベースラインと定量的に比較でき、合理的な意図性セグメント化を定性的に行う。

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