Abstract-Society accepterar snabbt användningen av videokameror på många nya och varierande platser, men effektiva metoder för att utnyttja och hantera de massiva resulterande mängderna av visuell data utvecklas bara långsamt. Detta dokument presenterar en ram för live video analys där beteendet hos övervakningspersoner beskrivs med hjälp av ett ordförråd lärt av återkommande rörelsemönster, för realtid karakterisering och förutsägelse av framtida aktiviteter, samt upptäckt av avvikelser. Den repetitiva karaktären av objektbanor används för att automatiskt bygga aktivitetsmodeller i en 3-stegs hierarkisk inlärningsprocess. Intressanta noder lär sig genom Gaussian blandning modellering, anslutningsvägar bildas genom bana kluster, och spatio-temporal dynamik av aktiviteter probabilistiskt kodade med hjälp av dolda Markov modeller. Aktivitetsmodeller är anpassade till små tidsvariationer på ett online-mode med maximal sannolikhet regression och nya beteenden upptäcks från en periodisk omskolning för långsiktig övervakning. Omfattande utvärdering av olika datamängder, som normalt saknas i annat arbete, visar hur effektivt och allmänt det föreslagna ramverket för övervakningsbaserad aktivitetsanalys är.
I ett annat arbete kombinerade Morris REF banan med Gaussian blandning och dolda Markov modeller för att bygga aktivitetsmodeller.
Trajectory Learning for Activity Understanding: Unsupervised, Multilevel, and Long-Term Adaptive Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}