Det är ett utmanande problem att upptäcka människor och känna igen deras beteende i videosekvens på grund av variationer i bakgrunden och osäkerheten i pose, utseende och rörelse. I detta dokument föreslår vi en systematisk metod för att upptäcka beteendet hos svansen. För det första, för att göra spårningsprocessen robust i komplex situation, föreslår vi en förbättrad Gaussian Mixing Model (IGMM) för bakgrund och kombinera Deterministic Nonmodel-Based tillvägagångssätt med Gaussian Mixing Shadow Model (GSM) för att ta bort skuggor. För det andra har vi utvecklat en algoritm för objektspårning genom att fastställa spårningsstrategi och beräkna likheten mellan färghistogram. Efter att ha haft en känd dörrposition i brottsplatsen, anger vi en definition av svansens beteende för att upptäcka svansgater. Experiment visar att vårt system är robust i komplex miljö, kostnadseffektivt i beräkning och praktiskt i realtid.
I REF, författarna hanterade utmaningar när det gäller videoanalys för att upptäcka tailgating beteende, såsom variationer i bakgrund och utgör osäkerhet, genom en förbättrad Gaussian Blandning Modell (IGMM) för bakgrund.
A REAL-TIME TRACKING SYSTEM FOR TAILGATING BEHAVIOR DETECTION
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}