Analysen av mänskliga aktiviteter är en av de mest spännande och viktiga öppna frågorna för den automatiserade videoövervakningsmiljön. Sedan några år tillbaka har det hanterats efter ett rent datorseende och mönsterigenkänningsperspektiv, där en aktivitet motsvarade en temporal sekvens av explicita åtgärder (run, stop, sit, walk, etc.). Även under detta förenklade antagande är frågan svår, på grund av den stora mångfalden av människornas utseende, antalet individer som beaktas (vi kan övervaka enskilda individer, grupper, publik), variabiliteten i miljöförhållandena (inom/utanför dörren, olika väderförhållanden), och de typer av sensorer som används. På senare tid har den automatiska övervakningen av mänskliga aktiviteter ställts inför ett nytt perspektiv, som för in begrepp och principer från den sociala, affektiva och psykologiska litteraturen, som kallas Social Signal Processing (SSP). SSP använder främst icke-verbala signaler, de flesta av dem är utanför medvetandet, som ansiktsuttryck och stirrande, kroppsställning och gester, vokala egenskaper, relativa avstånd i rummet och liknande. Detta dokument är den första översynen analysera denna nya trend, föreslår en strukturerad ögonblicksbild av den senaste tekniken och planerar nya utmaningar inom övervakningsområdet där korspollinering av datavetenskap teknik och sociologi teorier kan erbjuda giltiga utredningsstrategier.
Al REF presenterar den automatiska videoövervakningen av mänskliga aktiviteter som för in begrepp och principer från social, affektiv och psykologisk litteratur som också kallas social signalbehandling.
Human behavior analysis in video surveillance: A Social Signal Processing perspective
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}