Abstract-För att spåra de rörliga objekt i lång räckvidd mot ocklusion, avbrott, och bakgrund skräp, föreslår detta dokument en enhetlig strategi för global bana analys. Istället för den traditionella ram-för-ram spårning, vår metod återvinner målbanor baserat på en kort sekvens av videoramar, t.ex. 15 bågar. Vi beräknar initialt en förgrundskarta vid varje ram, som erhålls från en toppmodern bakgrundsmodell. En egenskap graf extraheras sedan från förgrundskartan, där grafen hörn är bild primitiver representeras av de sammansatta funktionerna. Med denna graf representation, poserar vi bana analys som en gemensam uppgift för rumsliga graf partitionering och temporal graf matchning. Uppgiften kan formuleras genom att maximera en posteriori under Bayesian ram, där vi integrerar spatio-temporala sammanhang och utseende modeller. Den probabilistiska slutsatsen uppnås genom en datadriven Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algoritm. Med tanke på en peroid av observerade ramar simulerar algoritmen en ergodisk och aperiodisk Markov Chain, och den besöker en sekvens av lösningstillstånd i det gemensamma utrymmet för rumslig graf partitionering och temporal graf matchning. I experimenten testas vår metod på flera utmanande videor från de offentliga datamängderna av visuell övervakning, och den överträffar de senaste metoderna.
Rörelsebana analys är baserad på förgrundsmål detektion REF.
Integrating Graph Partitioning and Matching for Trajectory Analysis in Video Surveillance
{'venue': 'Image Processing, IEEE Transactions on , vol.21, no.12, pp.4844-4857, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}