根据手腕动作预测用户的日常行为意图

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标题：Anticipating Daily Intention using On-Wrist Motion Triggered Sensing

作者：Tz-Ying Wu, Ting-An Chien, Cheng-Sheng Chan, Chan-Wei Hu and Min Sun

来源：ICCV 2017 (IEEE International Conference on Computer Vision ) (ICCV2017 - 06)

播音员：格子

编译：陈诚

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摘要

根据人的行为来预来预计他的意图有着广泛的应用。比如一个人先拿起一个手机，紧接着再去拿充电器即暗示着这个人想要给手机充电。通过预计一个人的意图，一个智能的系统便可以指引用户到最近的电器商城。我们提出一种用手腕动作激活的感知系统来预估用户的日常行为意图。首先，手腕上的传感器则是用来帮助我们不间断的观测用户的行为。然后系统的核心则是由循环神经网络和策略网络构成。循环神经网络对视觉和动作观测信号进行编码，而策略网络则同时来限制视觉观测以减少计算需求。我们用策略梯度和交叉熵代价函数来联合训练了整个网络。在评估过程中，我们搜集了史上第一个由2379个视频和164个唯一的行为序列序列组成的“意图”训练集。结果也是非常令人满意的，平均只用了29%的视觉观测信息便达到了92.68% 90.85%和97.56%的准确率。

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