Cognitive Interpretation of Everyday Activities: Toward Perceptual Narrative Based Visuo-Spatial Scene Interpretation

Auteurs : Mehul Bhatt, Jakob Suchan, Carl Schultz

To appear at: Computational Models of Narrative (CMN) 2013., a satellite event of CogSci 2013: The 35th meeting of the Cognitive Science Society

Résumé : We position a narrative-centred computational model for high-level knowledge representation and reasoning in the context of a range of assistive technologies concerned with "visuo-spatial perception and cognition" tasks. Our proposed narrative model encompasses aspects such as \emph{space, events, actions, change, and interaction} from the viewpoint of commonsense reasoning and learning in large-scale cognitive systems. The broad focus of this paper is on the domain of "human-activity interpretation" in smart environments, ambient intelligence etc. In the backdrop of a "smart meeting cinematography" domain, we position the proposed narrative model, preliminary work on perceptual narrativisation, and the immediate outlook on constructing general-purpose open-source tools for perceptual narrativisation. ACM Classification: I.2 Artificial Intelligence: I.2.0 General -- Cognitive Simulation, I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods, I.2.10 Vision and Scene Understanding: Architecture and control structures, Motion, Perceptual reasoning, Shape, Video analysis General keywords: cognitive systems; human-computer interaction; spatial cognition and computation; commonsense reasoning; spatial and temporal reasoning; assistive technologies

Soumis à arXiv le 22 Jui. 2013

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.