Моделювання подій в відеопотоці за допомогою стохастичних мереж Петрі
Ключові слова:
МОДЕЛЮВАННЯ ПОДІЙ В ВІДЕОПОТОЦІ ЗА ДОПОМОГОЮ СТОХАСТИЧНИХ МЕРЕЖ ПЕТРІАнотація
Запропонована модель подій на основі модифікованої мережі Петрі для задачі розпізнавання подій у відеопотоці. Введено новий тип переходів – часовий стохастичний перехід для моделювання подій з варіативною тривалістю. На основі відношень темпоральної логіки запропоновано представлення часових відносин між компонентами подій. Для імовірнісного передбачення настання подій запропоновано будувати марківскій ланцюг на основі розмітки мережі Петрі. Проведено тестування запропонованої моделі на основі навчальної вирібки.Посилання
1. Hu W. A survey on visual surveillance of object motion and behaviors / W. Hu, T. Tan, L. Wang, S. Maybank // Systems, Man and Cybernetics, Part C. – 2004. – №4. – P. 334-352.
2. 2. Ghanem N. Representation and recognition of events in surveillance video using Petri Nets / N. Ghanem, D. DeMenthon, D. Doermann, L. Davis // Computer Vision and Pattern Recognition Workshop. – 2004. – №1. – P. 112-132.
3. 3. Medioni G. G. Event detection and analysis from video streams / G. G. Medioni, I. Cohen, F. Bremond, S. Hongeng, R. Nevatia // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2001. – №8. – P. 873-889.
4. 4. Cohn A. G. Towards an architecture for cognitive vision using spatio-temporal representations and abduction / A. G. Cohn, D. R. Magee, A. Galata, D. Hogg, S. M. Hazarika // In Spatial Cognition. – 2003. – №2. – P. 232-248.
5. 5. Buxton H. Generative Models for Learning and Understanding Dynamic Scene Activity / H. Buxton // ECCV Workshop on Generative Model Based Vision. – 2002. – P. 154-169.
6. 6. Howarth R. J. Conceptual descriptions from monitoring and watching image sequences / R. J. Howarth, H. Buxton // Image and Vision Computing. – 2000. – №18. – P. 105-135.
7. 7. Bobick A. F. Movement, activity and action: The role of knowledge in the perception of motion / A. F. Bobick // Royal Society Workshop on Knowledge-based Vision in Man and Machine. – 1997. – №6. – P. 1257-1265.
8. Ng A. Y. On discriminative vs. generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes / A. Y. Ng, M. I. Jordan // Neural Information Processing Systems. – 2001. – №1. – P. 841-848.
9. Ulusoy I. Generative versus discriminative methods for object recognition / I. Ulusoy, C. M. Bishop // Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – №2. – P. 258-265.
10. Коваленко Н. В., Годовиченко Н. А. Модель системы семантического анализа видеопотока для выявления девиантного поведения объектов интереса / Н. В. Коваленко, Н. А. Годовиченко // Искусственный интеллект. – 2012. – №4. – C. 124-132.
11. Hongeng S. Multi-agent event recognition / S. Hongenhg, R. Nevatia // International Conference on Computer Vision. – 2001. – P. 84-93.
12. Allen F. J. Actions and Events in Interval Temporal Logic / J. F. Allen, G. Ferguson // Journal of Logic and Computation. – 1994. - №4(5). – P. 531 – 579.
2. 2. Ghanem N. Representation and recognition of events in surveillance video using Petri Nets / N. Ghanem, D. DeMenthon, D. Doermann, L. Davis // Computer Vision and Pattern Recognition Workshop. – 2004. – №1. – P. 112-132.
3. 3. Medioni G. G. Event detection and analysis from video streams / G. G. Medioni, I. Cohen, F. Bremond, S. Hongeng, R. Nevatia // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2001. – №8. – P. 873-889.
4. 4. Cohn A. G. Towards an architecture for cognitive vision using spatio-temporal representations and abduction / A. G. Cohn, D. R. Magee, A. Galata, D. Hogg, S. M. Hazarika // In Spatial Cognition. – 2003. – №2. – P. 232-248.
5. 5. Buxton H. Generative Models for Learning and Understanding Dynamic Scene Activity / H. Buxton // ECCV Workshop on Generative Model Based Vision. – 2002. – P. 154-169.
6. 6. Howarth R. J. Conceptual descriptions from monitoring and watching image sequences / R. J. Howarth, H. Buxton // Image and Vision Computing. – 2000. – №18. – P. 105-135.
7. 7. Bobick A. F. Movement, activity and action: The role of knowledge in the perception of motion / A. F. Bobick // Royal Society Workshop on Knowledge-based Vision in Man and Machine. – 1997. – №6. – P. 1257-1265.
8. Ng A. Y. On discriminative vs. generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes / A. Y. Ng, M. I. Jordan // Neural Information Processing Systems. – 2001. – №1. – P. 841-848.
9. Ulusoy I. Generative versus discriminative methods for object recognition / I. Ulusoy, C. M. Bishop // Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – №2. – P. 258-265.
10. Коваленко Н. В., Годовиченко Н. А. Модель системы семантического анализа видеопотока для выявления девиантного поведения объектов интереса / Н. В. Коваленко, Н. А. Годовиченко // Искусственный интеллект. – 2012. – №4. – C. 124-132.
11. Hongeng S. Multi-agent event recognition / S. Hongenhg, R. Nevatia // International Conference on Computer Vision. – 2001. – P. 84-93.
12. Allen F. J. Actions and Events in Interval Temporal Logic / J. F. Allen, G. Ferguson // Journal of Logic and Computation. – 1994. - №4(5). – P. 531 – 579.
##submission.downloads##
-
PDF (Русский)
Завантажень: 190
Переглядів анотації: 212
Як цитувати
[1]
С. Г. Антощук і Н. А. Годовиченко, «Моделювання подій в відеопотоці за допомогою стохастичних мереж Петрі», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 25, вип. 1, с. 5–11, Січ 2014.
Номер
Розділ
Методи та системи оптико-електронної і цифрової обробки зображень та сигналів
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
