inria-00326714, version 1

Unsupervised Learning of Behavioural Patterns for Video-Surveillance

Nicoletta Noceti ¹, Matteo Santoro ¹, Francesca Odone ¹

The 1st International Workshop on Machine Learning for Vision-based Motion Analysis - MLVMA'08 (2008)

• 1 :  Dipartimento di Informatica e Scienze dell'Informazione (DISI)
• http://www.disi.unige.it/index.php
  Università di Genova Via Dodecaneso 35 16146 Genova Italie

Références bibliographiques

• Type de publication : Communications sans actes
• Domaine : Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes
• Titre : Unsupervised Learning of Behavioural Patterns for Video-Surveillance
• Résumé : Unsupervised learning is a way to extract knowledge from noisy and complex sets of unlabeled data. The video-surveillance setting provides a potentially huge amount of unlabeled information on a given scene. In this paper we explore the use of spectral clustering to learn common behaviours from sets of dynamic events from a video-surveillance system. In particular we discuss how temporal data, characterized by variable lengths and an internal ordering, may be exploited effectively by means of appropriate representations and kernel functions. An experimental assessment on synthetic and real data guides us to an effective solution based on the use of strings.
• Langue du document : Anglais
• Date de publication : 2008
• Audience : internationale
• Titre conférence : The 1st International Workshop on Machine Learning for Vision-based Motion Analysis - MLVMA'08
• Ville : Marseille
• Pays : France
• Date conférence : 10/2008

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• http://hal.inria.fr/inria-00326714
• oai:hal.inria.fr:inria-00326714
• Contributeur : Peter Sturm <>
• Soumis le : Dimanche 5 Octobre 2008, 12:28:49
• Dernière modification le : Lundi 6 Octobre 2008, 09:43:44