Key points are not available for this paper at this time.
تم اقتراح طريقة للتعرف على الحركة البشرية تعتمد على نموذج ماركوف المخفي (HMM). إنها نهج يعتمد على الميزات من الأسفل إلى الأعلى، وتتميز بقدرتها على التعلم وعدم تغيرها مع الزمن. لتطبيق نماذج HMM، يتم تحويل مجموعة واحدة من الصور المتسلسلة زمنياً إلى تسلسل متجهات ميزات الصور، ثم يتم تحويل التسلسل إلى تسلسل رموز عن طريق كميّة المتجهات. عند تعلم فئات الحركة البشرية، يتم تحسين معلمات نماذج HMM، واحدة لكل فئة، بحيث تصف أفضل تسلسلات التدريب من الفئة. للتعرف على تسلسل مُلاحظ، يتم اختيار نموذج HMM الذي يتطابق مع التسلسل بشكل أفضل. تُظهر النتائج التجريبية للصور المتسلسلة زمنياً في الوقت الحقيقي للمشاهد الرياضية معدلات تعرف تزيد عن 90%. يتم تحسين معدل التعرف من خلال زيادة عدد الأشخاص المستخدمين في توليد بيانات التدريب، مما يدل على إمكانية إنشاء مُتعرف على الحركة غير المعتمد على الأشخاص.
دراسة ياماتو وآخرين (الخميس،) هذا السؤال.