Detektion av grupper av interagerande människor är en mycket intressant och användbar uppgift inom många moderna teknologier, med tillämpningsområden som sträcker sig från videoövervakning till social robotik. I denna artikel ger vi först en rigorös definition av grupp med hänsyn till samhällsvetenskapens bakgrund: detta gör att vi kan specificera många typer av grupp, än så länge försummad i Data Vision-litteraturen. Utöver denna taxonomi presenterar vi ett detaljerat toppmodernt på gruppdetektionsalgoritmerna. Sedan, som ett huvudbidrag, presenterar vi en helt ny metod för automatisk upptäckt av grupper i stillbilder, som bygger på en graf-snitt ram för kluster individer; i synnerhet kan vi kodifiera i en beräkningsmässig mening den sociologiska definitionen av F-formation, som är mycket användbart för att koda en grupp som endast har proxemisk information: position och orientering av människor. Vi kallar den föreslagna metoden Graph-Cuts for Fformation (GCFF). Vi visar hur GCFF definitivt överträffar alla state of the art metoder i termer av olika noggrannhetsmått (vissa av dem är helt nya), visar också en stark robusthet till buller och mångsidighet i att känna igen grupper av olika kardinalitet.
En metod som kallas graf-cuts för F-formation (GCFF) för grupper i stillbilder som använder proxemisk information föreslogs i REF, som införde en ny uppsättning mätvärden med hjälp av idén om en toleranströskel.
F-formation Detection: Individuating Free-standing Conversational Groups in Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}