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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Unsupervised Activity Extraction on Long-Term Video Recordings Employing Soft Computing Relations

verfasst von : Luis Patino, Murray Evans, James Ferryman, François Bremond, Monique Thonnat

Erschienen in: Computer Vision Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this work we present a novel approach for activity extraction and knowledge discovery from video employing fuzzy relations. Spatial and temporal properties from detected mobile objects are modeled with fuzzy relations. These can then be aggregated employing typical soft-computing algebra. A clustering algorithm based on the transitive closure calculation of the fuzzy relations allows finding spatio-temporal patterns of activity. We present results obtained on videos corresponding to different sequences of apron monitoring in the Toulouse airport in France.

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Metadaten
Titel
Unsupervised Activity Extraction on Long-Term Video Recordings Employing Soft Computing Relations
verfasst von
Luis Patino
Murray Evans
James Ferryman
François Bremond
Monique Thonnat
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23968-7_10

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