SIA OpenIR  > 机器人学研究室
基于BSN识别双人交互动作方法的研究
其他题名Activity recognition of two-body interactions by using BSN
陈野; 王哲龙; 武东辉
作者部门机器人学研究室
关键词体感网 双人交互动作 隐马尔可夫模型 数据融合 一阶逻辑 马尔可夫逻辑网
发表期刊计算机工程与应用
ISSN1002-8331
2014
卷号50期号:13页码:1-5, 20
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:5223367
产权排序2
资助机构国家高技术研究发展计划(2012AA04150502); 国家自然科学基金(61174027); 国家科技支撑计划项目(2012BAK15B05-03)和(2013BAK03B01); 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2012005)。
摘要基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有工作讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。
其他摘要Existing work in human activity recognition based on body sensor networks (BSN) mainly focuses on recognizing single-user activities and lacks of discussions about two-body interactive activities. A new hierarchical recognition framework which consisted of Hidden Markov Model (HMM) and Markov Logic Network (MLN) was proposed according to the characteristics of two-body interactive actions. The primitive actions of a single person were recognized by using Hidden Markov Model, and the final decision of interactive actions was made by constructing first-order logic knowledge base and employing Markov Logic Network. Experiment results on the interaction dataset have shown that the proposed method could achieve a higher accuracy compared to other methods in activity recognition of two-body interactions.
语种中文
引用统计
被引频次:1[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/14692
专题机器人学研究室
作者单位1.大连理工大学控制科学与工程学院
2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
陈野,王哲龙,武东辉. 基于BSN识别双人交互动作方法的研究[J]. 计算机工程与应用,2014,50(13):1-5, 20.
APA 陈野,王哲龙,&武东辉.(2014).基于BSN识别双人交互动作方法的研究.计算机工程与应用,50(13),1-5, 20.
MLA 陈野,et al."基于BSN识别双人交互动作方法的研究".计算机工程与应用 50.13(2014):1-5, 20.
条目包含的文件 下载所有文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
基于BSN识别双人交互动作方法的研究.p(1356KB) 开放获取CC BY-NC-SA浏览 下载
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[陈野]的文章
[王哲龙]的文章
[武东辉]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[陈野]的文章
[王哲龙]的文章
[武东辉]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[陈野]的文章
[王哲龙]的文章
[武东辉]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
文件名: 基于BSN识别双人交互动作方法的研究.pdf
格式: Adobe PDF
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。