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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Behaviour-Based Object Classifier for Surveillance Videos

verfasst von : Virginia Fernandez Arguedas, Krishna Chandramouli, Ebroul Izquierdo

Erschienen in: Eternal Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a study on effective exploitation of geometrical features for classifying surveillance objects into a set of pre-defined semantic categories is presented. The geometrical features correspond to object’s motion, spatial location and velocity. The extraction of these features is based on object’s trajectory corresponding to object’s temporal evolution. These geometrical features are used to build a behaviour-based classifier to assign semantic categories to the individual blobs extracted from surveillance videos. The proposed classification framework has been evaluated against conventional object classifiers based on visual features extracted from semantic categories defined on AVSS 2007 surveillance dataset.

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Metadaten
Titel
Behaviour-Based Object Classifier for Surveillance Videos
verfasst von
Virginia Fernandez Arguedas
Krishna Chandramouli
Ebroul Izquierdo
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28033-7_10