from one to another must also be de

from one to another must also be defined and learned using the ground-truth training data. In our model, as shown in Fig. 6, the set of possible states at each depth frame is simply the set of worker atomic activities which are permitted for a given construction operation (e.g., Interior drywall operation).
We acknowledge that detecting the exact frame in which transition happens is not easy, because activities gradually change modes. Thus, in our method we do not intrinsically model these transitional frames. Rather the state transitional probabilities are estimated during the training process, and are used during the inference phase to estimate the correct activity label per frame.
The taxonomy of visual activities for interior drywall operation is shown in Table 2. The final outcome of inferring construction activities using HMM will be a crew-balance chart — time-series of construction activities per depth frame, considering that RGB-D sensors typically document a scene at the rate of 30 frames per second.
In HMM, the observations O = {oi, o2 or} are typically drawn
from continuous random variables, and thus, the emission probabilities can be modeled by a Probability Density Functions (PDF). A common practice for modeling continuous emission probabilities is to use a mix¬ture of Gaussians, where B will be fully described by the weight, mean, and variance of all the Gaussian components [60]. Eq. ((4) shows the probability density function of a random variable, P(0), as:
p(fl) = 52arc(T.Mr,o?) (4)
r-l
where G (.) is the Gaussian function, r is the number of Gaussian com¬ponents, and o2 is the variance. Nonetheless, [60] show that a mixture

Results (Vietnamese) 1:

từ một đến khác phải cũng xác định và học bằng cách sử dụng mặt đất-thật đào tạo dữ liệu. Trong mô hình của chúng tôi, như minh hoạ trong hình 6, tập thể kỳ mỗi khung sâu là chỉ đơn giản là tập hợp nhân viên hoạt động nguyên tử được cho phép cho một hoạt động xây dựng nhất định (ví dụ như, các hoạt động nội thất tường).Chúng tôi thừa nhận rằng phát hiện khung chính xác trong đó chuyển tiếp xảy ra là không dễ dàng, bởi vì hoạt động dần dần thay đổi chế độ. Vì vậy, trong phương pháp của chúng tôi chúng tôi không intrinsically mô hình những khung hình chuyển tiếp. Thay vì các nhà nước chuyển tiếp xác suất được ước tính trong quá trình đào tạo, và được sử dụng trong giai đoạn suy luận để ước tính nhãn chính xác hoạt động một khung.Phân loại của các hoạt động trực quan cho các hoạt động nội thất tường được thể hiện trong bảng 2. Kết quả cuối cùng của suy luận hoạt động xây dựng bằng cách sử dụng HMM sẽ là một biểu đồ phi hành đoàn-cân bằng-chuỗi thời gian hoạt động xây dựng một chiều sâu khung, xem xét rằng RGB-D cảm biến thường tài liệu một cảnh độ 30 khung hình / giây.Ở HMM, các quan sát O = {oi, o2 hoặc} thường được rút ratừ biến ngẫu nhiên liên tục, và do đó, sự phát thải xác suất có thể được mô hình bởi một hàm mật độ xác suất (PDF). Một thực tế phổ biến cho mô hình hóa liên tục phát thải xác suất là sử dụng một mix¬ture Gaussians, nơi B sẽ được hoàn toàn mô tả bởi trọng lượng, có nghĩa là, và phương sai của tất cả các Gaussian thành [60]. EQ. ((4) cho thấy hàm mật độ xác suất của một biến ngẫu nhiên, P(0), là:p(FL) = 52arc(T.Mr,o?) (4)r-lnơi G (.) là các chức năng Gaussian, r laø soá löôïng Gaussian com¬ponents và o2 là phương sai. Tuy nhiên, [60] Hiển thị mà một hỗn hợp