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Enregistrement W4232413020 · doi:10.1145/1461893

Proceedings of the 1st ACM workshop on Vision networks for behavior analysis

2008· paratext· en· W4232413020 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScope (computer science)Field (mathematics)Focus (optics)PleasureEvent (particle physics)Virtual realityMultimediaData scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is our great pleasure to welcome you to the 1st ACM Workshop on Vision Networks for Behaviour Analysis -- VNBA'08. This workshop marks a new era of the successful series of the Video Surveillance and Sensor Networks (VSSN) workshops, pioneered by J.K. Aggarwal and Rita Cucchiara, and held until 2006 in conjunction with the ACM Multimedia conference (Berkeley, CA, 2003; New York, NY, 2004; Singapore, 2005; and Santa Barbara, CA, 2006). By shifting the focus to cover higher level topics and applications under the common framework of "behaviour analysis," the new workshop aims to adapt to the evolved directions of interest in the field, and reach out to other research communities with overlapping interests. Rapidly increasing interest on the topics of behaviour analysis has been reflected in a high number of recent events (workshops and conferences) and publications (books and special issues) in both fields of behaviour or action analysis and multi-camera or multi-sensor systems. However, there has not been a joint event/publication on the use of multiple vision sensors for enhancing existing approaches to behaviour analysis, an area targeted by the workshop. The VNBA 2008 serves as an initial attempt to bring together communities working on these two different topics with the scope of evaluating whether the technologies and techniques are mature enough to allow the use of vision networks for behaviour analysis. In addition, VNBA aims to serve as a forum for presenting novel behaviour analysis application areas such as immersive human-computer interfaces for virtual reality, gaming and gesture-based control, occupancy sensing and event detection for smart environments, and human-centric applications such as fall detection in elderly care. Despite the ambitious objective and the fact it was the first edition, the workshop attracted a good number of quality submissions (16) fairly distributed among different countries (USA, UK, Italy, Japan, Germany, Belgium, Korea, UK, Canada) and among the different topics of the workshop. The VNBA Technical Program Committee includes the most experienced researchers in the VNBA-related research fields, and thanks to their indispensable effort we were able to select 9 papers for oral presentation and 5 papers for poster presentation. The workshop schedules three oral sessions, named "Smart Environments: Pose, Gesture, HCI", "Surveillance Systems: Detection, Tracking" and "Selected Topics," each containing 3 oral presentations. The 5 poster presentations will be organized in a single, non-overlapped session. In addition, the program will include a keynote address from a distinguished lecturer (to be announced in due time).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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