Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för modellering av samband mellan aktiviteter i ett upptaget offentligt rum som fångas av flera icke-överlappande och okalibrerade kameror. I vårt tillvägagångssätt bryts varje kameravy automatiskt ned i semantiska regioner, över vilka olika spatio-temporala aktivitetsmönster observeras. Ett nytt ramverk för Cross Canonical Correlation Analysis (xCCA) är formulerat för att upptäcka och kvantifiera tids- och orsakssamband mellan regionala aktiviteter inom och över kameravyer. Tillvägagångssättet utför tre uppgifter: 1) uppskattar kameranätverkets rumsliga och tidsmässiga topologi; 2) underlättar mer robust och exakt personomidentifiering; 3) utför global aktivitetsmodellering och tidssegmentering av video genom att länka samman visuella bevis samlade över kameravyer. Vår strategi skiljer sig från den senaste tekniken genom att den inte är beroende av vare sig intra- eller interkameraspårning. Den kan därför tillämpas även på de mest utmanande videoövervakningsinställningarna med svåra ocklusioner och extremt låga rumsliga och temporala upplösningar. Dess effektivitet visas med hjälp av 153 timmars video från 8 kameror installerade i en upptagen underjordisk station.
GRID-datasetet REF fångades från 8 olika kameravyer i en underjordisk station.
Multi-camera activity correlation analysis
{'venue': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}