Detail publikace
Brno University of Technology at TRECVid 2013: Interactive Surveillance Event Detection
Mlích Jozef, Ing. (UPGM FIT VUT)
Pešek Martin, Ing. (UIFS FIT VUT)
Volf Tomáš, Ing. (UIFS FIT VUT)
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT)
Zendulka Jaroslav, doc. Ing., CSc. (UIFS FIT VUT)
V článku prezentujeme naše experimenty v interaktivním pilotu detekce událostí v dohledovém videu (Surveillance Event Detection, SED) v rámci TRECVid evaluací 2013. Náš přístup využívá funkčnost systému SUNAR-ED (Surveillance Network Augmented by Retrieval - Event Detection), který je založen na vyhledávání informací ve (video) monitorovacích systémech a je vyvíjen na Fakultě informačních technologií, VUT v Brně. Obsahuje standardní i experimentální techniky vyhodnocovány NIST od roku 2009 (AVSS Multi-Camera Tracking Challenge). Letos jsme použily aktivní učení - bayesovské, SVM (Support Vector Machines) a HMM (Hidden Markov Models), založené na trajektorii pohybu objektů a jejich statistikách, jakými jsou například tvar a rozložení barvy objektů. Vývoj byl podpořen pomocí VTApi pro jeho urychlení a zvýšení kvality výsledného projektu.
@INPROCEEDINGS{FITPUB10485, author = "Petr Chmela\v{r} and Jozef Ml\'{i}ch and Martin Pe\v{s}ek and Tom\'{a}\v{s} Volf and Pavel Zem\v{c}\'{i}k and Jaroslav Zendulka", title = "Brno University of Technology at TRECVid 2013: Interactive Surveillance Event Detection", pages = "1--9", booktitle = "2013 TREC Video Retrieval Evaluation Notebook Papers and Slides", year = 2013, location = "Gaithersburg, US", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/10485" }