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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Sorting Atomic Activities for Discovering Spatio-temporal Patterns in Dynamic Scenes

verfasst von : Gloria Zen, Elisa Ricci, Stefano Messelodi, Nicu Sebe

Erschienen in: Image Analysis and Processing – ICIAP 2011

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We present a novel non-object centric approach for discovering activity patterns in dynamic scenes. We build on previous works on video scene understanding. We first compute simple visual cues and individuate elementary activities. Then we divide the video into clips, compute clip histograms and cluster them to discover spatio-temporal patterns. A recently proposed clustering algorithm, which uses as objective function the Earth Mover’s Distance (EMD), is adopted. In this way the similarity among elementary activities is taken into account. This paper presents three crucial improvements with respect to previous works: (i) we consider a variant of EMD with a robust ground distance, (ii) clips are represented with circular histograms and an optimal bin order, reflecting the atomic activities’similarity, is automatically computed, (iii) the temporal dynamics of elementary activities is considered when clustering clips. Experimental results on publicly available datasets show that our method compares favorably with state-of-the-art approaches.

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Metadaten
Titel
Sorting Atomic Activities for Discovering Spatio-temporal Patterns in Dynamic Scenes
verfasst von
Gloria Zen
Elisa Ricci
Stefano Messelodi
Nicu Sebe
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24085-0_22