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A programação por demonstração foi recentemente proposta como uma forma de um robô aprender tarefas a partir de demonstrações humanas, sendo o reconhecimento de ações uma etapa crucial no procedimento. Com base nesse conceito, uma abordagem sem modelo para manipulação de objetos foi proposta por Aksoy et al.[1]. Especificamente, a abordagem classifica as ações observando as mudanças na interação com os objetos com base na segmentação de vídeo. No entanto, a segmentação sofre de várias dificuldades, tais como desfoque de movimento, ambiente complexo, segmentação excessiva e insuficiente. Por…mehr

Produktbeschreibung
A programação por demonstração foi recentemente proposta como uma forma de um robô aprender tarefas a partir de demonstrações humanas, sendo o reconhecimento de ações uma etapa crucial no procedimento. Com base nesse conceito, uma abordagem sem modelo para manipulação de objetos foi proposta por Aksoy et al.[1]. Especificamente, a abordagem classifica as ações observando as mudanças na interação com os objetos com base na segmentação de vídeo. No entanto, a segmentação sofre de várias dificuldades, tais como desfoque de movimento, ambiente complexo, segmentação excessiva e insuficiente. Por esse motivo, simulamos e avaliamos o método de Aksoy et al. Além disso, adaptamos uma representação baseada em kernel ao método de Aksoy et al. As experiências mostram que o novo método melhora significativamente a taxa de reconhecimento de ações.
Autorenporträt
Guoliang Luo obteve o seu doutoramento na Universidade de Estrasburgo, França, em 2014. Antes disso, obteve o seu mestrado em ciência da computação na Universidade de Uppsala, Suécia. Os seus interesses de investigação atuais incluem visão computacional e computação gráfica, técnicas de segmentação de vídeos e malhas animadas, e as suas aplicações.