原文题目:Detecting Individual Activities from Video in a
SmartHome
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，获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获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. ...