Enhancing Human Action Recognition with Asymmetric Generalized Gaussian Mixture Model-Based Hidden Markov Models and Bounded Support
Notice bibliographique
Résumé
Human action recognition (HAR) is a crucial research field that necessitates the implementation of advanced mathematical concepts to recognize human activities from sequences of observations. This paper presents a novel framework employing a mixture-based Hidden Markov Model (HMM) that capitalizes on the advantages of asymmetric modeling, bounded support, and robustness in sensor-based HAR. To accommodate variations in observations within each human activity class, we propose an asymmetric generalized Gaussian mixture model (AGGM) to model the emission probabilities. Subsequently, we propose incorporating the bounded asymmetric generalized Gaussian mixture model (BAGGM) to address the constraints inherent in real-life data. The parameters of the corresponding HMM are estimated using the Baum-Welch algorithm, and the most probable sequence of hidden states is inferred using the Viterbi algorithm. We validate our proposed framework using four datasets for human activities. Experimental results demonstrate that our proposed model outperforms all state-of-the-art HAR models that are HMM-based, thereby emphasizing the superiority of our proposed frameworks in HAR systems to understand behaviours, predict potential actions, and facilitate sports applications for the general population and independent living applications for vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».