Abstract-I detta papper anser vi att djur objekt upptäckt och segmentering från vilda djur övervakning videos fångas av rörelseutlösta kameror, kallas kamera-fällor. För dessa typer av videor lider befintliga metoder ofta av låg detektionsfrekvens på grund av låg kontrast mellan förgrundsdjuren och den belamrade bakgrunden, liksom höga falska positiva värden på grund av den dynamiska bakgrunden. För att ta itu med denna fråga utvecklar vi först ett nytt tillvägagångssätt för att generera förslag djurobjekt region med hjälp av multilevel graf klippa i spatiotemporal domän. Vi utvecklar sedan en metod för att kontrollera om dessa regionala förslag är riktiga djur eller bakgrundsfläckar. Vi konstruerar en effektiv funktionsbeskrivning för djur detektion med hjälp av gemensamma djupinlärning och histogram av orienterade gradient funktioner kodade med Fisher vektorer. Våra omfattande experimentella resultat och prestandajämförelser över en mängd utmanande kamera-fälldata visar att det föreslagna spatiotemporella objektförslaget och lappverifieringsramen överträffar de toppmoderna metoderna, inklusive den senaste metoden för att upptäcka djurobjekt med upp till 4,5 %.
En djur detektionsteknik med hjälp av multilevel graf cut för kombinationsrörelse med rumslig con-text presenterades i REF.
Animal Detection From Highly Cluttered Natural Scenes Using Spatiotemporal Object Region Proposals and Patch Verification
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}