Vi föreslår en ny icke-parametrisk Bayesiansk modell, Dual Hierarchical Dirichlet Processes (Dual-HDP), för banaanalys och semantisk regionmodellering i övervakningsmiljöer, på ett oövervakat sätt. I vårt förhållningssätt behandlas banor som dokument och observationer av ett objekt på en bana behandlas som ord i ett dokument. Trajectories är grupperade i olika aktiviteter. Onormala banor upptäcks som prover med låg sannolikhet. De semantiska regionerna, som är korsningar av stigar som vanligen tas av objekt, relaterade till aktiviteter i scenen är också modellerade. Dual-HDP främjar den befintliga språkmodellen Hierarkical Dirichlet Processes (HDP). HDP samlar endast samkommande ord från dokument till ämnen och bestämmer automatiskt antalet ämnen. Dual-HDP co-clusters både ord och dokument. Den lär sig både antalet ordämnen och dokumentkluster från data. Under våra probleminställningar samlar HDP endast observationer av objekt, medan Dual-HDP samlar både observationer och banor. Experiment utvärderas på två datamängder, radarspår som samlats in från en hamn och visuella spår som samlats in från en parkeringsplats.
Slutligen, i REF, Wang et al. föreslås att co-cluster trajectories och semantiska regioner med en Bayesian modell som kallas Dual Hierarchical Dirichlet Process genom att behandla trajectories som dokument och positioner som ord.
Trajectory analysis and semantic region modeling using a nonparametric Bayesian model
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}