Vi föreslår en ny icke-parametrisk Bayesiansk modell, Dual Hierarchical Dirichlet Processes (Dual-HDP), för banaanalys och semantisk regionmodellering i övervakningsmiljöer, på ett oövervakat sätt. I vårt förhållningssätt behandlas banor som dokument och observationer av ett objekt på en bana behandlas som ord i ett dokument. Trajectories är grupperade i olika aktiviteter. Onormala banor upptäcks som prover med låg sannolikhet. De semantiska regionerna, som är korsningar av stigar som vanligen tas av objekt, relaterade till aktiviteter i scenen är också modellerade. Dual-HDP främjar den befintliga språkmodellen Hierarkical Dirichlet Processes (HDP). HDP samlar endast samkommande ord från dokument till ämnen och bestämmer automatiskt antalet ämnen. Dual-HDP co-clusters både ord och dokument. Den lär sig både antalet ordämnen och dokumentkluster från data. Under våra probleminställningar samlar HDP endast observationer av objekt, medan Dual-HDP samlar både observationer och banor. Experiment utvärderas på två datamängder, radarspår som samlats in från en hamn och visuella spår som samlats in från en parkeringsplats.
I REF föreslås en icke-parametrisk Bayesisk modell för banaanalys och semantisk regionmodellering i övervakning.
Trajectory analysis and semantic region modeling using a nonparametric Bayesian model
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}