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Discovering an Event Taxonomy from Video using Qualitative Spatio-temporal Graphs

机译:使用定性的时空图形从视频发现一个事件分类法

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摘要

This work proposes a graph mining based approach to mine a taxonomy of events from activities for complex videos which are represented in terms of qualitative spatio-temporal relationships. A Hidden Markov Model to obtain stable qualitative spatial relations from noisy measurements is introduced. The effectiveness of the approach is demonstrated through experimental results for a complex aircraft turnaround apron scenario.
机译:这项工作提出了一种基于图形的挖掘方法来挖掘从活动中的活动的事件分类,这些方法是在定性的时空关系方面代表的复杂视频的活动。 引入了隐藏的马尔可夫模型,以获得与嘈杂测量稳定的定性空间关系。 通过对复杂的飞机转变围裙场景的实验结果来证明该方法的有效性。

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