从语义场景图中分类对象-动作关系

在这项工作中，我们介绍了一种检测时空对象-动作关系的新方法，导致动作识别和对象分类。语义场景图从图像序列中提取，并通过精确的图匹配技术用于查找动作序列的特征主图，从而提供了动作场景的事件表，允许提取对象-动作关系。该方法应用于多个包含有限上下文的人工和真实动作场景。该方法的核心新颖性在于它是无模型的，并且不需要事先对对象或动作进行表征。实质上，动作得以识别，而无需先前的对象知识，对象也仅基于它们在动作序列中表现出的角色进行分类。因此，这种方法基于可供性原则，最近在机器人技术中引起了广泛关注，并为通过反复实验学习对象-动作关系的试错学习提供了前进的方向。因此，它可能在模仿学习中的识别和分类任务中，例如发展和认知机器人技术，变得有用。