I detta dokument föreslås en ny teknik för klusterering och klassificering av objektbana-baserade videofilmklipp med spatiotemporala funktionella approximationer. En Mahalanobis klassificerare används sedan för att upptäcka anomalous trajectories. Rörelsebanor betraktas som tidsserier och modelleras med hjälp av de ledande Fourier koefficienter som erhålls genom en Diskret Fourier Transform. Trajectory klustering utförs sedan i Fourier koefficient funktion utrymme för att upptäcka mönster av liknande objekt rörelser. Koefficienter för basfunktionerna används som indatafunktionsvektorer till en Självorganiserande karta som kan lära sig likheter mellan objektbanor på ett oövervakat sätt. Kodningsvägar på detta sätt leder till effektivitetsvinster jämfört med befintliga metoder som använder diskreta punktbaserade flödesvektorer för att representera hela banan. Experiment utförs på två olika dataset -syntetisk och fotgängar objektspårning - för att visa effektiviteten i vår strategi. Ansökningar om rörelsedatautvinning i videoövervakningsdatabaser planeras.
Till exempel, de ledande Fourier koefficienter används i REF, och sägs vara i sig olämpligt för representation av mycket komplexa banor.
Classifying spatiotemporal object trajectories using unsupervised learning of basis function coefficients
{'venue': "VSSN '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}