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基于多模态输入的人类行为规划识别

曾云秀  许凯  秦龙  尹全军  
【摘要】:在战术级训练仿真中,往往需要计算机生成兵力(Computer Generated Force, CGF)担任虚拟蓝军或队友。随着科技的发展,虚拟现实、手势识别、语言识别等技术逐渐进入训练仿真领域,带来了训练场景更加逼真、受训人员沉浸感增强的效果。然而在CGF识别人类行为方面,目前的研究中缺乏有效利用人类动作、语音识别结果,高效、准确捕捉人类意图。本文首先设计典型案例场景,并对现实问题进行抽象,构建人类行为规划库(Plan library)。然后构建问题的形式化描述,将动作、语音识别结果统一表示,作为规划识别的输入。最后设计并实现规划识别算法,并通过实验验证本方法对人类行为识别的准确率。

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