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DESCRiBE / Dubuisson, Séverine
Autorités liées :
Nom :
DESCRiBE
titre complet :
Détection «à la volée» d’Evénements dans les SéquenCes vidéo par des méthodes structuRelles et BayEsiennes - Online event detection in video sequences using structural and Bayesian approaches
URL du projet :
Auteurs :
Dubuisson, Séverine
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Affiner la recherche Interroger des sources externesDetection of abrupt changes in spatial relationships in video sequences / Abdalbassir Abou-Elailah (2015)
Titre : Detection of abrupt changes in spatial relationships in video sequences Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdalbassir Abou-Elailah Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2015 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 9493 Projets : DESCRiBE / Dubuisson, Séverine Conférence : ICPRAM 2015, 4th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods 10/01/2015 12/01/2015 Lisbonne Portugal Proceedings Springer Importance : pp 89 - 106 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] distance euclidienne
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image vidéo
[Termes IGN] objet flou
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] séquence d'imagesRésumé : (auteur) The purpose of this work is to detect strong changes in spatial relationships between objects in video sequences, with a limited knowledge on the objects. First, a fuzzy representation of the objects is proposed based on low-level generic primitives. Furthermore, angle and distance histograms are used as examples to model the spatial relationships between two objects. Then, we estimate the distances between different angle or distance histograms during time. By analyzing the evolution of the spatial relationships during time, ruptures are detected in this evolution. Experimental results show that the proposed method can efficiently detect the ruptures in the spatial relationships, exploiting only low-level primitives. This constitutes a promising step towards event detection in videos, with few a priori models on the objects. Numéro de notice : C2015-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-319-27677-9_6 Date de publication en ligne : 09/01/2016 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-27677-9_6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83206 Documents numériques
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