Crowdflödessegmentering är ett viktigt steg i många videoövervakningsuppgifter. I detta arbete föreslår vi en algoritm för segmentering flöden i H.264 komprimerade videor på ett helt oövervakat sätt. Vår algoritm fungerar på rörelsevektorer som kan erhållas genom att delvis avkoda den komprimerade videon utan att extrahera några ytterligare funktioner. Vår strategi bygger på att modellera rörelsevektorfältet som ett villkorligt randomfält (CRF) och få orienterade rörelsesegment genom att hitta den optimala märkningen som minimerar CRF:s globala energi. Dessa orienterade rörelsesegment sammansmältes rekursivt baserat på lutning över sina gränser för att erhålla de slutliga flödessegmenten. Detta arbete i komprimerad domän kan enkelt utvidgas till pixel domän genom att ersätta rörelsevektorer med rörelsebaserade funktioner som optiskt flöde. Den föreslagna algoritmen utvärderas experimentellt på en standard crowd flow dataset och dess överlägsna prestanda i både noggrannhet och beräkningstid visas genom kvantitativa resultat.
Författarna i REF har betraktat crowd rörelseflödet som ett villkorligt slumpmässigt fält för att segmentera crowd rörelseflöden i videorna.
Crowd flow segmentation in compressed domain using CRF
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}