This paper proposes a real-time system capable to extract andmodel object trajectories from a multi-camera setup with theaim of identifying abnormal paths. The trajectories are modeledas a sequence of positional distributions (2D Gaussians)and clustered in the training phase by exploiting an innovativedistance measure based on a global alignment techniqueand Bhattacharyya distance between Gaussians. An on-lineclassification procedure is proposed in order to on-the-fly classifynew trajectories into either “normal” or “abnormal” (in thesense of rarely seen before, thus unusual and potentially interesting).Experiments on a real scenario will be presented.
A Real-Time System for Abnormal Path Detection / Calderara, Simone; C., Alaimo; Prati, Andrea; Cucchiara, Rita. - ELETTRONICO. - (2009), pp. 1-6. ((Intervento presentato al convegno 3rd International Conference on Imaging for Crime Detection and Prevention (ICDP-09) tenutosi a London (UK) nel 3 December 2009.
Data di pubblicazione: | 2009 |
Titolo: | A Real-Time System for Abnormal Path Detection |
Autore/i: | Calderara, Simone; C., Alaimo; Prati, Andrea; Cucchiara, Rita |
Autore/i UNIMORE: | |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-77955946151 |
Nome del convegno: | 3rd International Conference on Imaging for Crime Detection and Prevention (ICDP-09) |
Luogo del convegno: | London (UK) |
Data del convegno: | 3 December 2009 |
Pagina iniziale: | 1 |
Pagina finale: | 6 |
Citazione: | A Real-Time System for Abnormal Path Detection / Calderara, Simone; C., Alaimo; Prati, Andrea; Cucchiara, Rita. - ELETTRONICO. - (2009), pp. 1-6. ((Intervento presentato al convegno 3rd International Conference on Imaging for Crime Detection and Prevention (ICDP-09) tenutosi a London (UK) nel 3 December 2009. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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