Automatic learning of conceptual knowledge in image sequences for human behavior interpretation
Visualitza/Obre
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2007
EditorSpringer Verlag
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This work describes an approach for the interpretation and explanation of human behavior in image sequences, within the context of a Cognitive Vision System. The information source is the geometrical data obtained by applying tracking algorithms to an image sequence, which is used to generate conceptual data. The spatial characteristics of the scene are automatically extracted from the resuling tracking trajectories obtained during a training period. Interpretation is achieved by means of a rule-based inference engine called Fuzzy Metric Temporal Horn Logic and a behavior modeling tool called Situation Graph Tree. These tools are used to generate conceptual descriptions which semantically describe observed behaviors.
CitacióBaiget, Pau; Fernández, Carles; Roca, F. Xavier; Gonzàlez, Jordi. "Automatic learning of conceptual knowledge in image sequences for human behavior interpretation". 3rd Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA), Girona, Catalunya, 2007. A: Lecture Notes in Computer Science, vol. 4477. Berlin, Alemanya: Springer Verlag, 2007, p. 507-514.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
doc1.pdf | 471,3Kb | Visualitza/Obre |