Abstract-Motion banor ger rik spatiotemporal information om ett objekts aktivitet. I detta dokument presenteras nya klassificeringsalgoritmer för att känna igen objektaktivitet med objektets rörelsebana. I det föreslagna klassificeringssystemet är banorna segmenterade vid krökningspunkter, och subbanorna representeras av deras viktigaste komponentanalyskoefficienter (PCA). Vi presenterar först ett ramverk för att på ett robust sätt uppskatta multivariat sannolikhet densitet funktion baserad på PCA koefficienter för de subtrajectories med Gaussian blandning modeller (GMMs). Vi visar att endast GMM-baserad modellering inte kan fånga de tidsbundna relationerna och beställningen mellan underliggande enheter. För att ta itu med detta, använder vi dolda Markov modeller (HMMs) med en datadriven design i form av antal tillstånd och topologi (t.ex., vänster-höger kontra ergodic). Experiment med hjälp av en databas med över 5700 komplexa banor (finns från UCI-KDD dataarkiv och Columbia University Multimedia Group) indelade i 85 olika klasser visar överlägsenheten i vårt föreslagna HMM-baserade system med PCA koefficienter för subtrajectories i jämförelse med andra tekniker i litteraturen.
Bashir m.fl. REF har presenterat en ram för klassificering av mänskliga rörelsebanor, som använder HMM med en blandning av Gaussians.
Object Trajectory-Based Activity Classification and Recognition Using Hidden Markov Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}