Resumen

El reconocimiento de actividades multipersonales es una rama fundamental y un tema desafiante de la investigación en reconocimiento de acciones humanas. Este artículo adopta un modelo de aprendizaje híbrido para la relación espacio-temporal y la relación de oclusión entre múltiples personas. Inicialmente, este artículo construye un modelo de marco de estimación de relaciones de interacción activa multipersonal para capturar la relación espacio-temporal interpersonal. Este modelo incorpora el marco de estimación de relaciones de interacción con la red de relaciones multipersonales. Sobre esta base, aprende automáticamente a partir del conjunto de datos de interacción humano-computadora de manera integral y realiza razonamientos con operaciones de matriz estándar. En segundo lugar, este artículo propuso un método de reconocimiento de comportamiento de estado de oclusión adaptativa derivado del modelo de conocimiento semántico para desentrañar la preocupación de la oclusión y auto-oclusión en el reconocimiento de acciones humanas. Luego, se utilizan Redes de Petri para reconocer acciones interactivas multipersonales. Este modelo ha pasado por experimentos extensos

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Reconocimiento de actividad; Interacción multipersonal; Relación espacio-temporal; Relación de oclusión; Reconocimiento de acción humana; Modelo de aprendizaje híbrido
• Keywords:Activity recognition; Multiperson interaction; Spatio-temporal relationship; Occlusion relationship; Human action recognition; Hybrid learning model