Recognizing Interleaved and Concurrent Activities: A Statistical-Relational Approach


Helaoui, Rim ; Niepert, Mathias ; Stuckenschmidt, Heiner



DOI: https://doi.org/10.1109/PERCOM.2011.5767586
URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2011
Buchtitel: 2011 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications : proceedings
Seitenbereich: 1-9
Veranstaltungstitel: PerCom 2011
Veranstaltungsort: Seattle, Wash.
Veranstaltungsdatum: 21-25 March 2011
Ort der Veröffentlichung: New York, NY [u.a.]
Verlag: IEEE Press
ISBN: 978-1-4244-9530-6
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Enterprise Systems (InES)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: A majority of the approaches to activity recognition in sensor environments are either based on manually constructed rules for recognizing activities or lack the ability to incorporate complex temporal dependencies. Furthermore, in many cases, the rather unrealistic assumption is made that the subject carries out only one activity at a time. In this paper, we describe the use of Markov logic as a declarative framework for recognizing interleaved and concurrent activities incorporating both input from pervasive light-weight sensor technology and common-sense background knowledge. In particular, we assess its ability to learn statistical-temporal models from training data and to combine these models with background knowledge to improve the overall recognition accuracy. To this end, we propose two Markov logic formulations for inferring the foreground activity as well as each activities’ start and end times. We evaluate the approach on an established dataset. where it outperforms state-of-the-art algorithms for activity recognition.




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