EnglishThis 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 [10.1109/AVSS.2007.4425300].
| 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 [10.1109/AVSS.2007.4425300]. | |
| Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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http://hdl.handle.net/11380/587762
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