用于事件识别的概率事件演算

@第{Skarlatidis2012ProbabilisticEC条，title={事件识别的概率事件演算}，author={Anastasios Skarlatidis和Georgios Paliouras以及A.Artikis和George A.Vouros}，journal={ACM计算逻辑事务（TOCL）}，年份={2012}，体积={16}，页数={1-37}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:6389629}}
本文通过用概率推理扩展事件演算，解决了基于逻辑的事件识别中的不确定性问题，并研究了概率建模如何改变形式主义的行为，影响其关键属性——语言的惯性。
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带注释析取的概率逻辑程序设计中的事件演算

使用概率逻辑编程（PLP）语言ProbLog对事件演算进行新的概率扩展，以及一种称为带注释析取的语言构造，可直接在ProbLog中实现，并成功应用于从公交车监控视频的视觉分析中获得的事件检测数据集中不确定情况下的活动识别问题。

复杂事件识别中加权关系规则的在线学习

这项工作将现有的用于学习清晰关系结构的在线算法与用于马尔可夫逻辑网络（MLN）中权重学习的在线方法相结合，创建了一种以MLN语义中的事件演算理论形式学习复杂事件模式的算法。

在线学习概率事件演算理论在答案集编程中的应用

基于答案集编程（ASP）的系统，能够以事件演算中加权规则的形式对复杂事件模式进行概率推理，其结构和权重是在线学习的。

基于马尔可夫逻辑网络的动态上下文事件识别

结果表明，该方法利用基于MLN的不确定数据和上下文信息的融合，提供了一种有效的事件识别方法，在处理动态数据方面优于原始的基于MLN方法。

概率复杂事件识别

这项工作回顾了在某种程度上处理不确定性的CER技术，并检查了基于自动机、概率图形模型和一阶逻辑（这是最常见的）的技术，以及基于Petri网和语法（这是使用频率较低的）的方法。

使用应答集编程从视频中检测事件

一种识别视频中复杂事件的方法，从使用最先进的对象检测器（YOLO）的对象检测开始，提供一组候选对象，并使用事件演算的实现提供基于逻辑的事件表示。

数据流复杂异常事件识别的直觉算法

提出了一种直观的翻滚窗口事件演算（ITWec）方法，这是一种创新的数据分析系统，在文献中首次将一组用于复杂异常事件识别（CAER）的多个系统组合在一起。

使用马尔可夫链、约束和抽样的不确定性复杂事件处理

这项工作希望提出一个模型，该模型能够在合理的时间内，从简单但大型的系统生成的长数据流中提供复杂事件的概率，并允许考虑具有高度表达性的数据流的先验知识。

正在考虑出版《事件定义的逻辑编程在线学习的理论与实践》

本文提出了一个用于在线学习事件演算理论的ILP系统，在学习过程中使用事件演算公理的解耦方案，并使用溯因逻辑编程技术处理未观察到的目标谓词。

基于答案集编程的足球视频复杂事件可视化推理

一种识别视频中复杂事件的方法，从使用最先进的对象检测器（YOLO）检测对象和简单事件开始，并使用事件演算提供基于逻辑的事件表示。
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121参考文献

基于马尔可夫逻辑网络的概率事件演算

本文通过用概率推理扩展事件演算来解决事件识别中的不确定性问题，并说明了所提出的模型如何以及在什么假设下可以克服这些问题。

结构化场景中的多agent事件识别

这项工作提出了一个框架，用于自动识别复杂的多智能体事件，在这种情况下，结构是由智能体在执行活动时必须遵循的规则强加的，依赖于有效的自下而上的接地方案来避免组合爆炸。

基于间隔的事件识别的概率事件逻辑

本文认为，关于事件时间间隔的整体推理，并且它们的时间约束在这些领域中对于克服低级别视频表示所固有的噪声是至关重要的，并且提出了用于PEL的MAP推理算法。

基于逻辑的事件识别表示、推理和机器学习

回顾了基于逻辑的事件识别的代表性方法，讨论了该领域的开放性研究问题，并由自动构建和细化事件结构的机器学习工具提供支持。

基于逻辑的事件识别

本文回顾了基于逻辑的事件识别的典型方法，并通过一个实际案例研究（城市交通管理中的事件识别）说明了这些方法。

基于马尔可夫逻辑网络的事件建模与识别

这项工作解决了监控中的视觉事件识别问题，其中噪声和缺失观测是严重的问题，并利用常识领域知识通过构建接地原子网络（Markov Logic network）来克服这些问题。

考虑在《逻辑编程理论与实践》中出版概率逻辑编程事件演算

提出了一种识别人类活动的系统，该系统使用事件演算的方言和最先进的概率逻辑编程框架对视频内容进行符号表示。

事件微积分

本文介绍了事件演算，这是一种根据场景变化和其他物理事件的时间相关组合来表示物理事件识别特征的模型。…

视频中多agent事件的学习、检测和表示

基于逻辑的事件演算

我们概述了一种在逻辑编程框架内推理事件和时间的方法…
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