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Tracking People in Meetings with Particles

2004
Reports

Résumé

Automatic meeting analysis is an emerging research field. In this paper, we present stochastic algorithms for tracking people in multi-sensor meeting rooms, for a number of relevant tasks, including tracking multiple people, tracking head pose towards analysis of visual focus-of-attention, and tracking speaker activity using audio-visual information. A Bayesian framework based on Sequential Monte Carlo methods is used in all cases. We discuss the advantages and limitations of our approach, illustrate it with results, and highlight a number of open issues.

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Concepts associés (30)

Méthode de Monte-Carlo

Une méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.

Visual spatial attention

Visual spatial attention is a form of visual attention that involves directing attention to a location in space. Similar to its temporal counterpart visual temporal attention, these attention modules have been widely implemented in video analytics in computer vision to provide enhanced performance and human interpretable explanation of deep learning models. Spatial attention allows humans to selectively process visual information through prioritization of an area within the visual field.

Visual temporal attention

Visual temporal attention is a special case of visual attention that involves directing attention to specific instant of time. Similar to its spatial counterpart visual spatial attention, these attention modules have been widely implemented in video analytics in computer vision to provide enhanced performance and human interpretable explanation of deep learning models.

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Geometric Analysis of Generic 3R Robots, and Necessary and Sufficient Conditions for a Class of Orthogonal Robots to Have Four IKS

Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional machine learning

Modal Choice and Representations of Transport Modes