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Farnaz SOLEIMANI
Farnaz SOLEIMANI
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新的神经符号图Transformer增强了人机意图识别能力
研究人员开发了一种神经符号图Transformer（NSGT），旨在提高人机协作中的分层意图识别能力。这种新架构将人类推理图（HR-G）集成到其自注意力机制中，并使用可微分的一阶逻辑（FOL）损失来强制执行多层次意图的本体一致性。在源自NTU RGB+D 120的合成数据集上进行的评估表明，NSGT实现了91.65%的Top-1动作准确率，在使用FOL损失后提高到96.67%。该模型还展示了准确率和结构一致性之间的可调权衡，在保持稳健…
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新型神经符号模型高精度预测人类意图
研究人员开发了一个神经符号分层意图预测（HPD）系统，旨在从部分观察到的多模态数据中预测人类目标。HPD连接到一个识别编码器，并在四个本体论层面上预测动作、意图和高级目标。该方法在超过15,000个 эпизодов 的基准测试中显示出比顺序基线模型显著的优势，尤其是在组合泛化和确保预测轨迹的逻辑有效性方面。
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新框架合成用于人类动作识别的分层基准
研究人员开发了一个新颖的框架，用于合成分层基准以改进人类动作识别。该系统从一个平面的动作语料库生成一个四级基准，涵盖动作、活动、低级意图和高级意图。该框架通过使用过渡模型和主体一致性约束来组装片段，解决了人类行为分析中的时间组合挑战，同时还减轻了循环监督风险。使用四个基线模型的初步评估表明存在组合性遗漏差距，这表明基准本身具有结构特性，而不是当前模型的局限性。