事件识别的概率事件演算
基于符号表示的视频内容,我们提出了一个识别人类活动的系统:以时间戳的短期活动 (STA) 为输入,输出由预定义的 STA 时间组合的长期活动 (LTA),这些 STA 限制已经通过事件演算的方言表达,并适应了最新的概率逻辑编程框架,通过对人类监控视频的基准数据集的实验来进行详细评估和比较。
Apr, 2012
本文提出一种将感官数据和分类器与基于逻辑的决策系统相结合的运行时体系结构,应用于儿童神经运动障碍康复的电子健康系统中,并使用 Epistemic Probabilistic Event Calculus 等技术来改善儿童的表现。
Sep, 2022
介绍了一种基于 ASP 的、能够通过权重规则进行概率推理的复杂事件识别系统,可应用于活动识别等领域,并与多种现有算法进行了比较,并证明了其在效率和预测性能方面的优越性。
Mar, 2021
本文研究复杂事件识别技术中的不确定性,并回顾了基于自动机、概率图模型和一阶逻辑等技术以及基于 Petri 网和语法的方法,提出了它们存在的一些限制,并针对性地指出未来研究的方向。
Feb, 2017
本研究提出一种符号机制,能够处理有关概率和因果信息,从而推断出关于行动影响和观测影响的概率性语句,并利用条件概率和贝叶斯网络等技术来推导新的条件概率,以此量化行动效果和政策制定等方面的确认知识。
Feb, 2013
本文介绍了 Cerbere,一种基于事件演算的产品系统,旨在执行在线因果、时间和认识推理,以及一个混合框架,将基于逻辑的推理与概率推理相结合,旨在在智能空间中进行活动识别和监测任务。
Dec, 2015
通过发现究竟为何 circumscription 和 stable model semantics 在某些情况下意义相同,本文利用普通稳定模型理论重新阐述了 situation calculus 和 event calculus,并完成了进一步的翻译,将其转化为应用高效答案集求解器来计算
Jan, 2014