《行为理解的认知推理方法》PDF+DOC

目的人类行为理解是机器智能研究中最富有挑战性的领域。其根本问题是语义获取，即从动作推理得到人的行为，需要跨越两者之间的语义鸿沟，为此提出一种人关于日常行为知识与人体动作行为、环境信息之间的建模方法，以及可扩展的开放式结构环境—行为关系模型，基于该模型提出一种新的行为理解的渐进式认知推理方法。方法首先根据知识，建立多种特征、复合特征和行为之间的关系模型。系统根据当前的输入流，处理得到当前的特征与复合特征集，推理得到当前的可能行为集。该行为集指导处理模块，更新特征集，得到新的行为集。结果应用本文渐进式连续推理方法，系统可以把人关于日常行为的知识与人体运动、环境变化等传感器数据处理获取到的信息动态绑定，实现知识辅助的行为理解。结论提出的推理方法能连续处理长时间、同时发生的行为。

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