Abstrakta modellering händelser är ett av de viktigaste problemen i dynamisk scen förståelse när framträdande och autonoma visuella förändringar som sker i en scen måste karakteriseras som en uppsättning olika objekt temporal händelser. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att förstå komplexa utomhusscenarier som bygger på modellering av tidsmässigt korrelerade händelser med hjälp av Dynamic Bayesian Networks (DBNs). En delvis kopplad dold Markov modell (PCHMM) utnyttjas vars topologi bestäms automatiskt med hjälp av Bayesian Information Criterion (BIC). Upptäckt av orsakssamband och modellering av händelser hanteras också med hjälp av en Multi-Observation Hidden Markov Model (MOHMM).
DBNs, delvis kopplade HMM och multiobservation HMM utnyttjas i REF för kausalitet upptäckter och händelser modellering.
Discovering Bayesian causality among visual events in a complex outdoor scene
{'venue': 'Proceedings of the IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2003.', 'journal': 'Proceedings of the IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2003.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}