Étude d'un modèle génératif pour l'analyse en temps réel de trajectoires bidimensionnelles bruitées

Les règles du jeu -- Mise en situation -- Où se situe l'intérêt? -- Pourquoi limiter l'analyse aux trajectoires bidimensionnelles? -- Qu'est-ce que le modèle d'acitivité? -- Pourquoi les modèles graphiques probabilistes? -- Le problématique et les objectifs -- Une approche non supervisée -- Pourquoi Robocup? -- La plateforme de travail -- L'avant-match -- Point de vue de la planification -- Point de vue des modèles comportementaux et d'activité -- Dans le cadre des compétitions de soccer multi-agent -- La formation de l'équipe -- La première approche considérée -- L'alternative gagnante -- Les distinctions du modèle envisagé -- L'échauffement -- Modèle d'activité multi-résolution -- L'espace des primitives -- Le modèle graphique probabiliste (PGM) -- Le modèle de segmentation en-ligne -- Le plan de match -- Les trois contextes d'application -- Méthodologie de test : PGM seul -- Méthodologie de test : PGM avec modèle de segmentation en-ligne -- Validation du PGM- -- Validation du modèle de segmentation en-ligne -- Validation du PGM avec modèle de segmentation en-ligne -- Les échos de vestiaires -- Les principales contributions -- Le rendement et les limites du PGM -- Le rendement et les limites du modèle de segmentation en-ligne -- Avenues potentielles pour le modèle d'activité

Activity Recognition through Goal-Based Segmentation

Amajor issue in activity recognition in a sensor network is how to automatically segment the low-level signal sequences in order to optimize the probabilistic recognition models for goals and activities. Past efforts have relied on segmenting the signal sequences by hand, which is both time-consuming and error-prone. In our view, segments should correspond to atomic human activities that enable a goal-recognizer to operate optimally; the two are intimately related. In this paper, we present a novel method for building probabilistic activity models at the same time as we segment signal sequences into motion patterns. We model each motion pattern as a linear dynamic model and the transitions between motion patterns as a Markov process conditioned on goals