atomic activity which should contai

atomic activity which should contain a non-zero entry in that bin. Regardless, we validate

Number of Pose Code Words
Fig. 12. The atomic activity classification accuracy vs. number of pose code words. The per-formance was tested for one-vs.-al! classifies with histogram intersection kernel.

our choice of SVM kernel on the accuracy of atomic activity classifier in Section 5.
3.4. Learning and inferring HMM with KDE of atomic activity classification scores
The actual observation sequence (i.e., time-series of atomic activi¬ties) X = {x1( x2 xT} is a manifestation of some state sequence 0 =
{Ot, o2 Or} through the emission probability density function B. To
infer the HMM model, the Viterbi method [50,61] which is a recursive dynamic programming algorithm is used to find the optimal and most likely sequence of the states. To find the best sequence X =
{Xi, X2 XT) for the given random observation 0 = {C^, 02,.... Or}
we have [62,63]:
6r(>) = v max P[*1 *2- *r(= ¿),0102...0r|(7T) A, B)] (7)
At .*21
where fit(i) is the highest score for a single path at time t based on pre¬vious t — 1 observations and the state sequence ends in state X,-.

Results (Vietnamese) 1:

hoạt động nguyên tử mà nên chứa một mục không trong đó bin. Bất kể, chúng tôi xác nhận Số đặt ra mã từHình 12. Nguyên tử hoạt động phân loại chính xác vs số lượng đặt ra mã từ. Một formance đã được thử nghiệm cho một vs al! phân loại với biểu đồ giao hạt nhân.chúng tôi lựa chọn của SVM hạt nhân về tính chính xác của nguyên tử hoạt động loại trong phần 5.3.4. học tập và suy luận HMM với KDE của nguyên tử hoạt động phân loại điểm sốThực tế quan sát tự (tức là, thời gian-series của nguyên tử activi¬ties) X = {x 1 (x 2 xT} là một biểu hiện của một số tiểu bang tự 0 ={Ot, o2 hoặc} qua hàm mật độ xác suất phát thải sinh đểsuy ra các mô hình HMM, phương pháp Viterbi [50,61] là một thuật toán đệ quy lập trình năng động được sử dụng để tìm trình tự tối ưu và rất có thể kỳ. Để tìm chuỗi X = tốt nhất{Xi, X 2 XT) cho các quan sát ngẫu nhiên nhất định 0 = {C ^, 02,... Hoặc}chúng tôi có [62,63]:6R (>) = v tối đa P [* 1 * 2 - * r(= ¿), 0102... 0r| ()7T) A, B)] (7)Tại. * 21nơi fit(i) là điểm số cao nhất cho một con đường duy nhất tại thời gian t dựa trên pre¬vious t-1 quan sát và dãy nhà nước kết thúc thuộc bang X,-.

Results (Vietnamese) 2:

hoạt động nguyên tử mà nên chứa một entry khác không trong thùng đó. Bất kể, chúng tôi xác nhận Số Pose Mã từ hình. 12. Việc phân loại hoạt động chính xác nguyên tử so với số lượng từ mã tư thế. Việc mỗi quả hoạt đã được thử nghiệm cho một vs.-al! phân loại với giao histogram hạt nhân. sự lựa chọn của SVM kernel về tính chính xác của nguyên tử phân loại hoạt động tại Mục 5. 3.4. Học tập và suy luận HMM với KDE của điểm phân loại hoạt động nguyên tử của chuỗi quan sát thực tế (tức là, chuỗi thời gian của activi¬ties nguyên tử) X = {x1 (x2 XT} là một biểu hiện của một số chuỗi nhà nước 0 = {Ot, o2 Or} thông qua các hàm mật độ xác suất phát xạ B. Để suy ra các mô hình HMM, phương pháp Viterbi [50,61] mà là một thuật toán lập trình động đệ quy được sử dụng để tìm các trình tự tối ưu và khả năng hầu hết các quốc gia. Để tìm chuỗi X tốt nhất = {Xi, X2 XT) cho các quan sát ngẫu nhiên cho 0 = {C ^, 02, .... Hoặc} chúng ta có [62,63]: 6r (>) = v max P [* 1 * 2 * r ( = ¿), 0102 ... 0r | (7T) A, B)] (7) Tại * 21. nơi phù hợp (i) là số điểm cao nhất cho một con đường duy nhất vào thời điểm t dựa trên t pre¬vious - 1 quan sát và các chuỗi nhà nước kết thúc ở trạng thái X, -.