Abstrakt. Att upprätta korrespondenser mellan objektfall är fortfarande en utmaning i övervakningssystem med flera kameror, särskilt när kamerornas synfält inte överlappar varandra. Spatiotemporella begränsningar kan hjälpa till att lösa korrespondensproblemet men lämnar fortfarande en stor marginal av osäkerhet. Ett sätt att minska denna osäkerhet är att använda utseendeinformation om de rörliga objekten på webbplatsen. I detta dokument presenterar vi de preliminära resultaten av en ny metod som kan fånga framträdande utseende egenskaper vid varje kamera nod i nätverket. En Latent Dirichlet Allocation (LDA) modell skapas och underhålls vid varje nod i kameranätverket. Varje objekt är kodat i termer av LDA påse-of-words modell för utseende. Det kodade utseendet används sedan för att fastställa sannolik matchning mellan kameror. Preliminära experiment utförs på en datauppsättning på 20 individer och jämförelse mot Maddens I-MCHR rapporteras.
I REF är utseende modelleras som påse med ord där en latent struktur av funktioner återvinns.
Object matching in distributed video surveillance systems by LDA-based appearance descriptors
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}