Datavisionsforskningen har traditionellt fokuserats på utvecklingen av kvantitativa tekniker för att beräkna egenskaperna och relationen mellan de enheter som visas i en videosekvens. De flesta metoder för objektspårning baseras på statistiska metoder, som ofta resulterar i otillräcklig bearbetning av komplexa scenarier. Nyligen har nya tekniker som bygger på utnyttjande av kontextuell information föreslagits för att övervinna de problem som dessa klassiska metoder inte löser. Det här dokumentet är ett bidrag i denna riktning: vi föreslår en Computer Vision-ram som syftar till att bygga upp en symbolisk modell av scenen genom att integrera spårningsdata och kontextuell information. Scenmodellen, som representeras av formella ontologier, stöder genomförandet av resonemangsförfaranden för att i) få en högnivåtolkning av scenariot, ii) ge återkoppling till spårningsförfarandet på låg nivå för att förbättra dess noggrannhet och prestanda. Papperet beskriver den skiktade arkitekturen i ramverket och strukturen i kunskapsmodellen, som har utformats i enlighet med JDL-modellen för informationsfusion. Vi förklarar också hur deduktiva och bortförande resonemang utförs inom modellen för att åstadkomma scentolkning och spårning förbättring. För att visa fördelarna med vårt tillvägagångssätt utvecklar vi ett exempel på användningen av ramverket i en videoövervakningsapplikation.
Mer information om strukturen på den kunskapsmodell som beskrivs i denna uppsats finns i ett tidigare forskningsarbete REF.
Ontology-based context representation and reasoning for object tracking and scene interpretation in video
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}