Vi presenterar ett system för att automatiskt identifiera dominerande rörelser i en fullsatt scen. Noggrann spårning av enskilda objekt i sådana scener är svårt på grund av inter-och intra-objektocklusioner som inte kan lösas lätt. Vår strategi börjar med att självständigt spåra funktioner på låg nivå med hjälp av optiskt flöde. Medan många av funktionspunktsspåren är opålitliga, visar vi att de kan samlas i dominerande rörelser med hjälp av ett avståndsmått för funktionsbanor baserade på längsta gemensamma undersekvenser. Resultat på verkliga videosekvenser visar att tillvägagångssättet kan framgångsrikt identifiera både dominerande och avvikande rörelser i trånga scener. Dessa helautomatiska algoritmer kan enkelt integreras i distribuerade kameranätverk för autonoma scenanalys-
Cheriyadat och Radke REF föreslog en algoritm för kluster funktion punktspår i trånga scener till dominerande rörelser med hjälp av en distansmått baserat på längsta gemensamma undersekvenser.
Automatically Determining Dominant Motions in Crowded Scenes by Clustering Partial Feature Trajectories
{'venue': '2007 First ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras', 'journal': '2007 First ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}