This paper proposes the use of a mixture of Von Mises distributions to detect abnormal behaviors of moving people. The mixture is created from an unsupervised training set by exploiting k-medoids clustering algorithm based on Bhattacharyya distance between distributions. The extracted medoids are used as modes in the multi-modal mixture whose weights are the priors of the specific medoid. Given the mixture model a new trajectory is verified on the model by considering each direction composing it as independent. Experiments over a real scenario composed of multiple, partially-overlapped cameras are reported.
Detection of Abnormal Behaviors using a Mixture of Von Mises Distributions / Calderara, Simone; Cucchiara, Rita; Prati, Andrea. - ELETTRONICO. - (2007), pp. 141-146. ((Intervento presentato al convegno IEEE Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance tenutosi a London (UK) nel 5-7 September 2007.
Data di pubblicazione: | 2007 |
Titolo: | Detection of Abnormal Behaviors using a Mixture of Von Mises Distributions |
Autore/i: | Calderara, Simone; Cucchiara, Rita; Prati, Andrea |
Autore/i UNIMORE: | |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1109/AVSS.2007.4425300 |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-44849088426 |
Codice identificativo ISI: | WOS:000255224900024 |
Nome del convegno: | IEEE Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance |
Luogo del convegno: | London (UK) |
Data del convegno: | 5-7 September 2007 |
Pagina iniziale: | 141 |
Pagina finale: | 146 |
Citazione: | Detection of Abnormal Behaviors using a Mixture of Von Mises Distributions / Calderara, Simone; Cucchiara, Rita; Prati, Andrea. - ELETTRONICO. - (2007), pp. 141-146. ((Intervento presentato al convegno IEEE Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance tenutosi a London (UK) nel 5-7 September 2007. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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