Abstrakt. I denna uppsats beskriver vi en oövervakad inlärningsram för att segmentera en scen i semantiska regioner och för att bygga semantiska scenmodeller från långsiktiga observationer av rörliga objekt i scenen. För det första inför vi två nya likhetsåtgärder för att jämföra banor i fjärrstyrd visuell övervakning. Mätningarna jämför samtidigt den rumsliga fördelningen av banor och andra attribut, såsom hastighet och objektstorlek, längs banorna. De ger också en jämförelsekonfidensmått som anger hur väl den uppmätta bildbaserade likheten approximerar sann fysisk likhet. Vi introducerar också nya klusteralgoritmer som använder både likhet och jämförelseförtroende. Baserat på de föreslagna likhetsåtgärderna och klustermetoderna utvecklas ett ramverk för att lära sig semantiska scenmodeller genom banaanalys. Trajectories först samlas i fordon och fotgängare, och sedan ytterligare grupperas baserat på rumsliga och hastighetsfördelningar. Olika bankluster representerar olika verksamheter. De geometriska och statistiska modellerna av strukturer på scenen, såsom vägar, gångvägar, källor och sänkor, lärs automatiskt från banklustren. Onormala aktiviteter upptäcks med hjälp av semantiska scenmodeller. Systemet är robust till låg nivå spårningsfel.
I REF beskrivs en ram för scenmodellering där de samlar banor för att lära sig semantiska regioner.
Learning Semantic Scene Models by Trajectory Analysis
{'venue': 'In ECCV (3) (2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}