Valutazione degli approcci per la misurazione della somiglianza delle azioni

La programmazione tramite dimostrazione è stata recentemente proposta come metodo per consentire ai robot di apprendere compiti dalle dimostrazioni umane in cui il riconoscimento delle azioni è una fase cruciale della procedura. Sulla base di questo concetto Aksoy et al. [1] hanno proposto un approccio senza modelli per la manipolazione degli oggetti. Nello specifico l'approccio classifica le azioni osservando i cambiamenti nell'interazione con gli oggetti sulla base della segmentazione video. Tuttavia la segmentazione presenta varie difficoltà quali sfocatura dovuta al movimento ambiente complesso segmentazione eccessiva o insufficiente. Per questo motivo abbiamo simulato e valutato il metodo di Aksoy et al. Inoltre abbiamo adattato una rappresentazione basata su kernel al metodo di Aksoy et al. Gli esperimenti dimostrano che il nuovo metodo migliora significativamente il tasso di riconoscimento delle azioni.