Detection of Abnormal Behaviors using a Mixture of Von Mises Distributions

Calderara, Simone; Cucchiara, Rita; Prati, Andrea

doi:10.1109/AVSS.2007.4425300

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:	CALDERARA, Simone CUCCHIARA, Rita PRATI, Andrea
Digital Object Identifier (DOI):	http://dx.doi.org/10.1109/AVSS.2007.4425300
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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http://hdl.handle.net/11380/587762

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