Beyond Bag-of-Words: An Improved Sparse Topical Coding for Learning Motion Patterns in Traffic Scenes
محل انتشار: نهمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 562
نسخه کامل مقاله در کنفرانس ارائه نشده است و در دسترس نیست.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP09_001
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395
چکیده مقاله:
Analyzing motion patterns in traffic videos can ectly lead to generate some high-level descriptions of the video content which can be further employed in rule mining and abnormal event detection. The most recent and successful unsupervised approaches for complex traffic scene analysis are based on topic models. However, most existing topic models share some key characteristics which could limit their utility. In this paper, based on optical flow features extracted from video clips, we employ Sparse Topical Coding (STC) framework to automatically discover motion patterns occurring in traffic video scenes. For this purpose, we improve the STC to overcome one of the drawbacks of topic models with the aim of learning the semantic traffic motion patterns. We go beyond the usual word-document paradigm in topic models by taking into account the order of optical flow words during learning. Experimental results show that our proposed method can learn better motion patterns to analyse the traffic video scenes.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Parvin Ahmadi
Department of Electrical Engineering Sharif University of Technology Tehran, Iran
Mahmoud Tabandeh
Department of Electrical Engineering Sharif University of Technology Tehran, Iran
Iman Gholampour
Department of Electrical Engineering Sharif University of Technology Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :