原 文 题 目 :Detecting Individual Activities from Video in a Smart Home译文题目： 在智能家居中从视频中检测个人活动 摘要——论文阐述了在智能家居环境中个人活动的检测。我们的系统是基于一个强大的视频跟踪器，创建和使用一个广角摄像头跟踪目标.该系统采了对用输入目标位置，大小和方向的翻译。对每一个目标进行翻译，产生活动分类,如“走”,“站立"，“坐”,“吃饭”,或“睡眠".贝叶斯分类器和支持向量机(SVMs）相比，猎取和识别到先前定义的单个活动。这些方法在记录的数据集上被评估。然后提出一种新型的混合分类器.此分类器结合了生成的贝叶斯方法和区别性支持向量机。贝叶斯方法用于检测先前地看不见的活动，而支持向量机在识别猎取活动类别的例子上被展示了能提供搞的区别力。记录的数据集的混合分类器评估结果表明，当识别系统看不见的活动时，生成和区别性的分类相结合方法的优于单独的方法。一,引言本文介绍了一种用于检测在智能家居环境下的个人活动的系统.目的是检测预定义的和看不见的活动。提出的系统是基于使用一个广角摄像头创建和跟踪移动目标的可视化的跟踪过程.提取目标位置，大小和方向，作为每个目标的活动识别输入。本文的两个贡献：首先,贝叶斯分类器和支持向量机（SVMs）相比,从视觉目标属性中猎取和识别基本的个人的活动（“走”，“站立”，“会议”，“吃饭”,“睡觉"）。 在数据集中这两种方法都被测试和评估，记录在智能家居环境的实验室样机。其次,为识别预先看不到的活动提出了一种新型的混合分类器.贝叶斯方法用于创建一个有依据的数据模型.关于这个模型的概率确定与否，可以归结预定义的活动种类。假如是,支持向量机是用来确定猎取活动种类。假如不是这样,一个错误检测或一个新的活动类（所猎取到的)被识别。该混合分类器在记录数据集中已经进行了测定和评估。二，方法在下面，我们提出从视频检测活动的方法。首先,我们对智能家居环境和强大视频跟踪系统进行了简要描述。接着，阐述活动种类和记录的数据集。最后，贝叶斯分类器,支持向量机和混合分类器的分析和提出了对数据集的结果。2.1 智能家居环境在本文中所描述的实验是在实验室进行模型的一个智能家居客厅环境。环境包含一个小桌子周围三扶手椅和沙发（图 1 左).在这环境中，麦克风阵列和摄像机安装在所有墙壁。在本文中,我们专注于使用一个单一广角镜头,摄影机安装在智能房间的一个角落里(图 1 中)沙发的对面。图 1.我们的智...
