human activities | BriefGPT

关键词human activities

搜索结果 - 16

P2LHAP: 基于可穿戴传感器的人体活动识别、分割和预测的 Patch-to-Label Seq2Seq Transformer
传统深度学习方法难以从传感器数据中同时分割、识别和预测人类活动，限制了其在医疗保健和辅助生活等领域的实时理解能力。本文介绍了 P2LHAP，一种新颖的 Patch-to-Label Seq2Seq 框架，有效地解决了这三个任务，将传感器数据
PDF4 months ago
协作学习环境中的快速低参数视频活动定位
本研究开发了一种低参数、模块化系统，具有快速推理能力，在有限数据集上完全可以进行训练，无需从大参数系统进行迁移学习。该系统能够准确检测并关联实际课堂视频中执行这些活动的学生，并开发了一个基于交互式 Web 应用程序来可视化长时间真实课堂视频
PDF4 months ago
基于交叉领域 WiFi CSI 的人体活动识别的数据增强技术
基于 WiFi 信道状态信息（CSI）的人类活动识别实现了室内的非接触和视觉隐私保护感知。然而，由于环境条件和传感硬件的变化导致模型推广能力较差，这是该领域一个众所周知的问题。为了解决这个问题，在本研究中将常用于基于图像学习的数据增强技术应
PDF6 months ago
利用可穿戴传感器数据进行无监督嵌入式学习的人体活动识别
该论文介绍了一种无监督方法，通过基于人类活动的特性将人类活动投射到一个嵌入空间中，在该空间中相似的活动会紧密地聚集在一起，从而帮助聚类算法实现对人类活动的识别和分类，相较于直接应用于原始数据集的非监督技术，我们的方法在识别和分类潜在人类活动
PDFa year ago
借鉴邻居：通过协作提高活动识别
本文提出了一种增强个人活动预测准确性的方法，通过观察周围的人的行为，显著提高了准确性，这是协作活动识别的第一步，为深入理解群体环境中人类活动带来了新的可能性。
PDFa year ago
CVPR细微动作挑战赛的低分辨率动作识别
本研究旨在解决 Tiny Actions Challenge 实际监控场景中人类活动识别的难题，包括距离影响和类别不平衡等方面，提出了一种综合解决方案。该方案主要引入数据平衡、双分辨率蒸馏框架和模型集成等方法，其中模型集成效果显著优于其他算
PDF2 years ago
ACL从用户生成的内容预测人类活动
本文探讨从用户生成的内容中预测人类活动的任务，并使用最先进的句子嵌入框架来识别人类活动的语义并自动聚类这些活动，然后训练神经网络模型来预测哪些聚类包含给定用户之前发布的帖子和自我描述的文本中执行的活动，并探讨将推断得到的用户特征并入模型对此
PDF5 years ago
Videograph：在视频中识别持续数分钟的人类活动
VideoGraph 是一种图形表示方法，它能够代表几分钟长的人类活动并学习其基本的时间结构，成功地在 Epic-Kitchen 和 Breakfast 数据集上提出了相关工作的改进。
PDF5 years ago
CVPRTimeception 用于复杂动作识别
该研究聚焦于利用具有重要视觉作用的时间因素识别视频中的人类活动。研究回顾了传统活动定义，提出限定为特定目的的一系列动作的复杂动作。研究提出了具有时域感知特性的卷积神经网络，并取得了在 Charades、Breakfast Actions 和
PDF6 years ago
ECCV关于事件边界在基于自我中心视角照片串中的活动识别中的作用
本文研究以自拍照片流为代表的活动识别问题，提出了自动计算边界对活动识别结果的影响，并通过一个新的数据集展示了几种深度学习结构对不同用户的泛化能力。
PDF6 years ago
基于长期自主移动机器人部署数据学习的 3 自由度行人轨迹预测
该论文介绍了一种新型的 3DOF 步行者轨迹预测方法，使用测距传感器学习和预测 3DOF 姿态轨迹，结合长期时间信息和短期姿态观测作为输入，使用 T-Pose-LSTM 模型进行训练和预测，相较于传统的基于 2D 机器视觉的方法，适用于环境
PDF7 years ago
ICCV视频活动定位的时间上下文网络
该研究提出了一种基于 Temporal Context Network 的方法，能够精确地定位人类活动的时间，并在两个数据集上优于当今最先进的方法。
PDF7 years ago
CVPR基于主题模型的行为识别中主导编码词选择
本文提出了一种识别人类活动的框架，该框架只使用主题内主导码词和混合的跨主题向量。采用潜在狄利克雷分配法（LDA）来开发人类运动原语的近似表示，这些原语是中级表示，当分类人类活动时，它们会自适应地整合主导向量。在 LDA 主题建模中，将行动视
PDF8 years ago
使用动态时间规整模板选择的多元时间序列分类，用于人类活动识别
本文提出了一种基于动态时间规整的模板选择方法，避免了复杂特征提取和领域知识，展示了该算法在模拟和真实智能手机数据上的预测能力。
PDF9 years ago
利用类别组件与本地模型相结合的视频监控活动识别
本文提出了一种用于视频监控应用的自动识别人类活动的方法，将活动表示为类别组件的组合，并且提出了一种 Confident-Frame-based Recognition 算法来提高识别精度，该算法将高置信度的视频帧用作专门的局部模型来帮助分类
PDF9 years ago
从 RGB-D 视频中学习人类活动和物体可支配性
该研究旨在利用 Markov 随机场和支持向量机算法，提取描述性标签以识别人类活动和物品仿真，并应用于机器人的辅助任务中，其准确度在 120 个视频的测试中分别为 80% (物品仿真）、64%（子活动）和 75% (高级活动）。
PDF12 years ago