Vi presenterar ett ramverk för videoövervakning med flera kameror. Ramverket består av tre faser: detektion, representation och igenkänning. Detektionsfasen säkrar videoströmmar från flera kameror för att effektivt och tillförlitligt extrahera rörelsebanor från video. Representationsfasen sammanfattar råa kursdata för att konstruera hierarkiska, invarianta och innehållsrika beskrivningar av rörelsehändelserna. Slutligen behandlar igenkänningsfasen klassificering av händelser och identifiering av datadeskriptorer. På grund av rymdgränser beskriver vi bara kortfattat hur vi upptäcker och representerar händelser, men vi ger en fördjupad behandling av den tredje fasen: händelseigenkänning. För effektiv igenkänning utformar vi en sekvensanpassningskärnfunktion för att utföra sekvensdatainlärning för att identifiera misstänkta händelser. Vi visar att när de positiva träningsfallen (dvs. misstänkta händelser) är betydligt fler än de negativa träningsfallen (benign events), då kan SVMs (eller andra inlärningsmetoder) drabbas av en hög förekomst av fel. För att åtgärda detta problem föreslår vi algoritmen för kärngränsens anpassning (KBA) för att arbeta med sekvensanpassningskärnan. Genom empirisk studie i en parkeringsövervakningsmiljö, visar vi att vårt spatio-temporala fusionssystem och partisk sekvens-data inlärningsmetod är mycket effektiva för att identifiera misstänkta händelser.
I REF föreslås en sekvensjusteringskärna för matchande banor.
Multi-camera spatio-temporal fusion and biased sequence-data learning for security surveillance
{'venue': "MULTIMEDIA '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}