Abstract-Syftet är att modellera "aktivitet" utförs av en grupp av rörliga och interagerande objekt (som kan vara människor, bilar, eller olika stela komponenter i människokroppen) och använda modellerna för onormal aktivitet upptäckt. Tidigare metoder för att modellera gruppaktivitet inkluderar sam-occurence statistik (individuella och gemensamma histogram) och dynamiska Bayesianska nätverk, som ingetdera är tillämpligt när antalet interagerande objekt är stort. Vi behandlar objekten som punktobjekt (kallas "markmärken") och föreslår att deras ändrade konfiguration ska vara en rörlig och deformerande "form" (med Kendalls formteori för diskreta landmärken). En kontinuerlig-state dold Markov modell definieras för landmärke form dynamik i en aktivitet. Konfigurationen av landmärken vid en given tidpunkt bildar observationsvektorn, och motsvarande form och de skalade Euclidean rörelseparametrarna bildar den dolda-tillstånd vektorn. En onormal aktivitet definieras sedan som en förändring i formen aktivitetsmodell, som kan vara långsam eller drastisk och vars parametrar är okända. Resultaten visas på en verklig onormal aktivitet-detektion problem som involverar flera rörliga objekt.
En sensoroberoende inställning till modellering som utförs av en grupp objekt (personer, bilar osv.) presenteras i REF.
"Shape Activity": a continuous-state HMM for moving/deforming shapes with application to abnormal activity detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}