論文の概要: Indoor Group Activity Recognition using Multi-Layered HMMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10857v1
- Date: Sat, 23 Jan 2021 22:02:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 10:52:19.897862
- Title: Indoor Group Activity Recognition using Multi-Layered HMMs
- Title（参考訳）: 多層HMMを用いた屋内グループ活動認識
- Authors: Vinayak Elangovan
- Abstract要約: 画像データ処理に基づくグループアクティビティ(GA)は、監視システムに重要な応用がある。
グループ活動における一連の事象の識別と分類が可能な適切な推論モデルを備えたオントロジーGARを提案する。
多層マルコフモデル(HMM)は、異なる抽象的な観測レベルを認識するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Discovery and recognition of Group Activities (GA) based on imagery data
processing have significant applications in persistent surveillance systems,
which play an important role in some Internet services. The process is involved
with analysis of sequential imagery data with spatiotemporal associations.
Discretion of video imagery requires a proper inference system capable of
discriminating and differentiating cohesive observations and interlinking them
to known ontologies. We propose an Ontology based GAR with a proper inference
model that is capable of identifying and classifying a sequence of events in
group activities. A multi-layered Hidden Markov Model (HMM) is proposed to
recognize different levels of abstract GA. The multi-layered HMM consists of N
layers of HMMs where each layer comprises of M number of HMMs running in
parallel. The number of layers depends on the order of information to be
extracted. At each layer, by matching and correlating attributes of detected
group events, the model attempts to associate sensory observations to known
ontology perceptions. This paper demonstrates and compares performance of three
different implementation of HMM, namely, concatenated N-HMM, cascaded C-HMM and
hybrid H-HMM for building effective multi-layered HMM.
- Abstract（参考訳）: 画像データ処理に基づくグループ活動(ga)の発見と認識は,インターネットサービスにおいて重要な役割を果たす永続的監視システムにおいて重要な役割を担っている。
このプロセスは時空間的関連を持つ逐次画像データの解析に関わっている。
映像の識別には、凝集観察を識別し、識別し、それらを既知のオントロジーに関連付けることのできる適切な推論システムが必要である。
本稿では,グループ活動における事象の列を識別・分類できる適切な推論モデルを用いたオントロジーに基づくGARを提案する。
多層隠れマルコフモデル(HMM)は抽象GAの異なるレベルを認識するために提案される。
多層HMMはHMMのN層から構成され、各層はM個のHMMが並列に走る。
レイヤの数は、抽出される情報の順序に依存する。
各層において、検出されたグループイベントの属性を一致させ、関連付けることで、モデルは既知のオントロジー知覚と感覚観察を関連付けようとする。
本稿では,HMMの3つの異なる実装,すなわち,結合型N-HMM,カスケード型C-HMM,ハイブリッド型H-HMMの性能を比較して比較する。
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