Guoliang Luo

Valutazione degli approcci per la misurazione della somiglianza delle azioni

Rappresentazione delle azioni basata sulla segmentazione per il riconoscimento delle azioni nei video e le applicazioni nella robotica

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Produktbeschreibung

La programmazione tramite dimostrazione è stata recentemente proposta come metodo per consentire ai robot di apprendere compiti dalle dimostrazioni umane, in cui il riconoscimento delle azioni è una fase cruciale della procedura. Sulla base di questo concetto, Aksoy et al. [1] hanno proposto un approccio senza modelli per la manipolazione degli oggetti. Nello specifico, l'approccio classifica le azioni osservando i cambiamenti nell'interazione con gli oggetti sulla base della segmentazione video. Tuttavia, la segmentazione presenta varie difficoltà, quali sfocatura dovuta al movimento, ambiente complesso, segmentazione eccessiva o insufficiente. Per questo motivo, abbiamo simulato e valutato il metodo di Aksoy et al. Inoltre, abbiamo adattato una rappresentazione basata su kernel al metodo di Aksoy et al. Gli esperimenti dimostrano che il nuovo metodo migliora significativamente il tasso di riconoscimento delle azioni.

Produktdetails

• Verlag: Edizioni Sapienza
• Seitenzahl: 76
• Erscheinungstermin: November 2025
• Italienisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 6mm
• Gewicht: 131g
• ISBN-13: 9786209355547
• ISBN-10: 6209355544
• Artikelnr.: 76004474

Autorenporträt

Guoliang Luo ha conseguito il dottorato di ricerca presso l'Università di Strasburgo, in Francia, nel 2014. In precedenza, aveva ottenuto un master in informatica presso l'Università di Uppsala, in Svezia. I suoi attuali interessi di ricerca includono la visione artificiale e la grafica computerizzata, le tecniche di segmentazione di video e mesh animate e le loro applicazioni.