JP6388356B2 - 行動認識システム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2014年6月17日に出願された米国仮特許出願62/013,508号の利益を主張する。上記仮特許出願は、その全内容が引用によって本明細書に組み込まれる。
2012年のProceedings of European Conference on Computer Vision(ECCV)のZhangらによる「Graph Degree Linkage:Agglomerative Clustering on a Directed Graph」(「Zhang2012」)、
WangらによるCVPR2011‐IEEE Conference on Computer Vision&Pattern Recognition(2011)3169‐3176の「Action Recognition by Dense Trajectories」(「Wang2011」)、及び
Wangらによる2013IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV)の「Directed Acyclic Graph Kernels for Action Recognition」(「Wang2013」)である。
Claims (27)
- 行動認識システムであって、
既知の行動グラフに対する複数の類似性スコアリング技術であって、各々が、行動摂取メタデータに関連する、複数の類似性スコアリング技術を記憶するように構成された行動データベースと、
前記行動データベースに接続された行動認識装置とを備え、
前記行動認識装置が、
特徴検出アルゴリズムを使用して、観察される行動のデジタル表現から複数の経時的な特徴を生成し、
前記デジタル表現から生成された経時的な特徴の1以上のクラスタであって、各々が、観察行動グラフのノードを定義する、1以上のクラスタを含む前記観察行動グラフを形成し、
既知の行動グラフに対する前記複数の類似性スコアリング技術から、デバイスコンテキストの基準を満たす行動摂取メタデータと関連する少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術を選択し、且つ
前記少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術の関数として、前記観察行動グラフのための、少なくとも1つの既知の行動グラフに関連する類似性行動スコアを計算するように構成され、
前記デバイスコンテキストの基準は、前記デジタル表現のデバイスコンテキストの属性に基づいて定義され、
前記デバイスコンテキストの属性と前記行動摂取メタデータが、共通のネームスペースに紐付けられており、
前記デバイスコンテキストの基準が、前記共通のネームスペース内の関連するデバイスコンテキストの境界を示す、システム。 - 前記行動データベースが、前記既知の行動グラフを記憶するように更に構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、前記既知の行動グラフ内のノード及び前記観察行動グラフ内のノードの関数として、前記類似性行動スコアを計算するように更に構成されている、請求項2に記載のシステム。
- 前記行動データベースが、少なくとも部分的に、前記行動認識装置のメモリ内に記憶されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、カメラ、携帯電話、公衆電話、電化製品、輸送体、ロボット、及びゲーム機のうちの少なくとも1つを備えている、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動摂取メタデータが、ドメイン特有の属性を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動摂取メタデータが、物体の属性を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動摂取メタデータが、場所の属性、時間の属性、位置の属性、及び方向の属性のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記既知の行動グラフと前記観察行動グラフが、有向非巡回グラフを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記観察行動グラフの前記ノードが、特徴の軌跡のクラスタを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記デジタル表現が、画像データ、ビデオデータ、音響データ、触覚データ、運動感覚データ、温度データ、運動学的データ、及び無線信号データのうちの1以上を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記特徴検出アルゴリズムが、スケール不変性特徴変換(SIFT)、速いレティーナキーポイント(FREAK)、指向性勾配のヒストグラム(HOG)、スピードアップロバスト特徴(SURF)、DAISY、二値ロバスト不変性スケーラブルキーポイント(BRISK)、FAST、二値ロバスト独立エレメンタリー特徴(BRIEF)、ハリスコーナーズ、Edges、勾配位置及び方向ヒストグラム(GLOH)、画像勾配のエネルギー(EOG)、及び変換不変性下位構造(TILT)特徴検出アルゴリズムのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記既知の行動グラフが、行動グラフのプリミティブを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動グラフのプリミティブが、物体のパシステンス、物体の変換、物体対物体の保存された相互作用、物体の区分け、物体のクリエーション、物体のディストラクション、及び物体のNULL相互作用のうちの少なくとも1つを含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記既知の行動グラフが、他の既知の行動グラフを含むノードを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記既知の行動グラフが、キーフレームを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、前記類似性行動スコアに基づいて、行動認識の結果セットを生成するように更に構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、前記観察行動グラフに、前記行動認識の結果セットを含む分類を割り当てるように更に構成されている、請求項17に記載のシステム。
- 前記行動認識の結果セットが、前記観察行動グラフに関する行動予測を含む、請求項17に記載のシステム。
- 前記行動認識の結果セットが、アドレス、行動識別子、検索結果、推奨、異常、警告、区分け、指示命令、ランキング、文脈的に関連する情報、コンテンツ情報、宣伝、及び広告のうちの少なくとも1つを含む、請求項17に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、前記既知の行動グラフのうちの少なくとも1つのノードに対して画像特徴をマッピングすることによって、前記デジタル表現から前記既知の行動グラフのうちの前記少なくとも1つのグラフスペースの中への静止画像のマッピングを制定するように更に構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記行動認識装置が、前記マッピング、及び前記既知の行動グラフのうちの前記少なくとも1つの前記ノードに基づいて、行動予測を生成するように更に構成されている、請求項21に記載のシステム。
- 前記類似性スコアリング技術が、ユークリッド距離、リニアカーネル、多項式カーネル、カイ二乗カーネル、コーシーカーネル、ヒストグラムインターセクションカーネル、ヘリンジャーズカーネル、ジェンセンシャノンカーネル、ハイパボリックタンジェント(sigmoid)カーネル、有理二次カーネル、マルチ二次カーネル、逆マルチ二次カーネル、円形カーネル、球形カーネル、波形カーネル、パワーカーネル、ログカーネル、スプラインカーネル、ベッセルカーネル、一般化されたTスチューデントカーネル、ベイジアンカーネル、ウェーブレットカーネル、放射基底関数(RBF)、指数カーネル、ラプラシアンカーネル、ANOVAカーネル、及びBスプラインカーネル関数のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記類似性スコアリング技術が、ノード文脈ベース重み付けの少なくとも1つのセットを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記ノード文脈ベース重み付けの少なくとも1つのセットが、ノード重み付けのマトリクスを含む、請求項24に記載のシステム。
- 行動認識装置における行動認識の方法であって、
特徴検出アルゴリズムを使用して、観察される行動のデジタル表現から複数の経時的な特徴を生成すること、
前記デジタル表現から生成された経時的な特徴の1以上のクラスタであって、各々が、観察行動グラフのノードを制定する、1以上のクラスタを含む前記観察行動グラフを制定すること、
既知の行動グラフに対する複数の類似性スコアリング技術から、デバイスコンテキストの基準を満たす行動摂取メタデータと関連する少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術を選択すること、及び
前記少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術の関数として、前記観察行動グラフのための、少なくとも1つの既知の行動グラフに関連する類似性行動スコアを計算することを含み、
前記デバイスコンテキストの基準は、前記デジタル表現のデバイスコンテキストの属性に基づいて定義され、
前記デバイスコンテキストの属性と前記行動摂取メタデータが、共通のネームスペースに紐付けられており、
前記デバイスコンテキストの基準が、前記共通のネームスペース内の関連するデバイスコンテキストの境界を示す、方法。 - 行動認識のための、コンピュータプロセッサによって実行可能な指示命令を含む非一過性コンピュータ可読媒体内に埋め込まれたコンピュータプログラムであって、前記指示命令が、
特徴検出アルゴリズムを使用して、観察される行動のデジタル表現から複数の経時的な特徴を生成すること、
前記デジタル表現から生成された経時的な特徴の1以上のクラスタであって、各々が、観察行動グラフのノードを制定する、1以上のクラスタを含む前記観察行動グラフを制定すること、
既知の行動グラフに対する複数の類似性スコアリング技術から、デバイスコンテキストの基準を満たす行動摂取メタデータと関連する少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術を選択すること、及び
前記少なくとも1つの文脈的に関連するスコアリング技術の関数として、前記観察行動グラフのための、少なくとも1つの既知の行動グラフに関連する類似性行動スコアを計算することを含む、処理を実行するように前記コンピュータプロセッサによって実行可能であり、
前記デバイスコンテキストの基準は、前記デジタル表現のデバイスコンテキストの属性に基づいて定義され、
前記デバイスコンテキストの属性と前記行動摂取メタデータが、共通のネームスペースに紐付けられており、
前記デバイスコンテキストの基準が、前記共通のネームスペース内の関連するデバイスコンテキストの境界を示す、コンピュータプログラム。
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