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Activity forecasting
1.
Activity Forecasting @jh3rox Kris Kitani,
Brian D. Ziebart, James Bagnell and Martial Hebert
2.
紹介する論文 Activity Forecasting
(ECCV2012) Best Paper Award – Honorable Mention プロジェクトページ 論文(pdf) デモ動画(youtube) 2
3.
論文概要 3 人の行動軌跡と、空間属性(歩道・車など)を使って、 「各属性の価値」および「人が好む経路」を学習する。 あるスタート地点からゴール地点までの、最適経路を予測 できるようになった(Activity
Forecasting) 行動 軌跡 空間 属性 人が好む経路を学習 (by 逆強化学習) http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/ActivityForecasting.html
4.
強化学習と逆強化学習 強化学習 報酬関数をgivenとして
最適な行動を学習 逆強化学習 最適な行動をgivenとして 報酬関数を学習 4
5.
逆強化学習の例 ヘリコプターの自動制御(Stanford Univ.)
熟練者の操縦ログをgivenとして、飛行方法を自律的に学習 「ハリケーン」や「チックタック」といった技を披露している デモ動画 5
6.
提案するモデル(hMDP) 観測に基づき、未知の報酬関数(のパラメータ)を学習 観測 報酬関数 状態 行動 r(s) s =
[x, y] a = [vx, vy] 6
7.
報酬関数 特徴ベクトルf(s)の線形和で報酬を表現 学習したいのは重みベクトルθ 7http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/ActivityForecasting.html
8.
重みベクトルθの学習(線形回帰) 8 尤度関数 対数尤度
対数尤度の勾配 教師軌跡から求めた 特徴ベクトルの平均値 現パラメータθで求めた 特徴ベクトルの期待値 勾配法で更新 これを最小化 Two-step algorithmで計算
9.
の計算(two-step algorithm) 9 1. Backward
pass 現パラメータθを用いてゴールまでの最適経路πθを生成 2. Forward pass 最適経路πθに基づき、ゴールまでに得られる特徴ベクトルの期 待値 を算出
10.
実験 10 データセット VIRAT
ground dataset http://www.viratdata.org/ 92個の動画を利用 80%で学習、20%で評価、3-fold cross validation 特徴ベクトル(40次元) シーンラベル(歩道、建物、フェンス等):9種類 シーンラベル別のオブジェクト間距離:4種類 人物トラッカー出力:3種類 旅行時間:1種類
11.
実験結果(1) 定量評価は論文参照 11 1. Sequence
smoothing 時刻 t までの軌跡をスムージング 2. Destination forecasting 時刻 t 以降の行動を予測 http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/ActivityForecasting.html
12.
実験結果(2) 定量評価は論文参照 12 3. Knowledge
transfer 学習済みのθを使って別シーンの行動を予測 http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/ActivityForecasting.html
13.
まとめ 13 逆強化学習と画像認識(人物追跡・シーンラベリング) を組み合わせることで、「人が好む行動パターン」を学 習でき、結果として人物行動の将来予測を実現した。 今回は軌跡に限定したが、離散的な行動系列にも使える。