Medan skaror av olika ämnen kan erbjuda tillämpningsspecifika signaler för att upptäcka individer, visar vi att i det allmänna fallet innehåller rörelsen själv mer information än vad som tidigare utnyttjats. Detta dokument beskriver en oövervakad datadriven Bayesiansk klusteralgoritm som har upptäckt av enskilda enheter som sitt primära mål. Vi spårar enkla bildfunktioner och grupperar dem probabilistiskt i kluster som representerar självständigt rörliga enheter. Antalet kluster och grupperingen av beståndsdelar bestäms utan övervakad inlärning eller någon ämnesspecifik modell. Det nya tillvägagångssättet är istället att rum-tid närhet och bana samstämmighet genom bildutrymme används som den enda probabilistiska kriterier för klusterbildning. Ett viktigt bidrag av detta arbete är hur dessa kriterier används för att utföra en enstaka dataförening utan att iterera genom kombinatoriska hypoteser om klusteruppdrag. Vår föreslagna allmänna detektionsalgoritm kan utökas med ämnesspecifik filtrering, men visar sig redan vara effektiv när det gäller att upptäcka enskilda enheter i skaror av människor, insekter och djur. Detta dokument och tillhörande video undersöker genomförandet och experimenten av vår rörelse klusterram.
Brostow et al REF beskrev en oövervakad datadriven Bayesiansk klusteralgoritm för att upptäcka enskilda enheter.
Unsupervised Bayesian Detection of Independent Motion in Crowds
{'venue': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'journal': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}