Vi presenterar en innehållsmedveten multi-kamera urvalsteknik som använder objekt-och ram-nivå funktioner. De första objekten detekteras med hjälp av en färgbaserad förändringsdetektor. Nästa bana information för varje objekt genereras med hjälp av multiframe graf matchning. Slutligen används flera funktioner inklusive storlek och plats för att generera ett objekt poäng. På ramnivå tar vi hänsyn till total aktivitet, händelsepoäng, antal objekt och kumulativa objektpoäng. Dessa funktioner används för att generera poäng information med hjälp av en multivariat Gaussian distribution. Algoritmen. Den bästa vyn väljs med hjälp av ett dynamiskt Bayesian Network (DBN), som använder kameranätverksinformation. DBN använder tidigare visningsinformation för att välja den aktuella vyn vilket ökar motståndskraften mot frekventa byten. Det föreslagna tillvägagångssättets prestanda visas på tre multikameror med halvöverlappande synfält: ett basketspel, ett övervakningsscenario för inomhusflygplatser och ett syntetiskt dataset för fotgängare utomhus. Vi jämför den föreslagna vyn urvalsmetod med en maximal poängbaserad kamera urvalskriterium och visar en betydande minskning i kamera flimring. Den föreslagna metodens prestanda valideras också genom subjektiva tester.
Daniyal m.fl. REF använde mängden aktivitet (scored using background subtraktion), objekts bana, storlek och plats som funktioner för innehåll och uppgiftsbaserade kameraval, och demonstrerade sina resultat på ett basketspel, flygplatsövervakning och utomhusvideor.
Content and task-based view selection from multiple video streams
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}