Abstract-Vi föreslår en ny oövervakad inlärningsram för att modellera aktiviteter och interaktioner i trånga och komplicerade scener. Inom vårt ramverk används hierarkiska Bayesianska modeller för att koppla samman tre element i visuell övervakning: visuella funktioner på låg nivå, enkla "atomiska" aktiviteter och interaktioner. Atomiska aktiviteter är modellerade som distributioner över låg nivå visuella funktioner, och multiagent interaktioner modelleras som distributioner över atomiska aktiviteter. Dessa modeller lärs ut på ett oövervakat sätt. Med tanke på en lång videosekvens samlas rörliga pixlar i olika atomaktiviteter och korta videoklipp samlas i olika interaktioner. I detta dokument föreslår vi tre hierarkiska Bayesianska modeller: blandningsmodellen Latent Dirichlet Allocation (LDA), blandningsmodellen Hierarchical Dirichlet Processes (HDP) och modellen Dual Hierarchical Dirichlet Processes (Dual-HDP). De främjar befintliga ämnesmodeller, t.ex. LDA [1] och HDP [2]. Med hjälp av befintliga LDA- och HDP-modeller inom vårt ramverk kan endast rörliga pixlar samlas i atomaktiviteter. Våra modeller kan samla både rörliga pixlar och videoklipp i atomaktiviteter och i interaktioner. LDA-blandningsmodellen förutsätter att det redan är känt hur många olika typer av atomiska aktiviteter och interaktioner som förekommer i scenen. HDP-blandningsmodellen bestämmer automatiskt antalet kategorier av atomaktiviteter. Dual-HDP bestämmer automatiskt antalet kategorier av både atomisk verksamhet och interaktioner. Våra datauppsättningar är utmanande videosekvenser från trånga trafikscener och tågstationen scener med många typer av aktiviteter sam-kommande. Utan spårning och mänsklig märkning, vår ram slutför många utmanande visuella övervakningsuppgifter av brett intresse såsom: 1) upptäcka och ge en sammanfattning av typiska atomiska aktiviteter och interaktioner som förekommer i scenen, 2) segmentera långa videosekvenser i olika interaktioner, 3) segmentera rörelser i olika aktiviteter, 4) upptäcka abnormitet, och 5) stödja höga frågor om aktiviteter och interaktioner. I vårt arbete formuleras dessa övervakningsproblem på ett öppet, rent och probabilistiskt sätt jämfört med ad hoc-karaktären hos många befintliga strategier.
LDA och Hierarkiska Bayesian modeller REF har också använts för att gruppera lågnivå rörelsefunktioner i ämnen för att upptäcka aktiviteter.
Unsupervised Activity Perception in Crowded and Complicated Scenes Using Hierarchical Bayesian Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}