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Dissertação

Camera Network Topology Estimation using Sparse Methods EVALUATED

Detalhes: O conhecimento da estrutura topológica de uma rede de câmaras pode facilitar tarefas como a re-identificação de pessoas ao limitar as possíveis correspondências para cada pessoa observada. Em situações onde não é prático determinar manualmente a disposição das câmaras, a estimação automática da topologia de uma rede de câmaras pode ser utilizada para descobrir as ligações entre as áreas observadas pelas diferentes câmaras. Este trabalho propõe dois métodos para descobrir a topologia de uma rede de câmaras sem sobreposição baseados na estimação de matrizes de covariância inversa esparsas. Utilizando a estimação de matrizes de covariância inversa esparsas, uma matriz de covariância empírica obtida a partir de dados observados pode ser utilizada para descobrir um modelo probabilístico gráfico esparso que representa a estrutura de dependências condicionais entre os seus nós. O primeiro método estabelece correspondências directas entre observações da mesma pessoa em diferentes câmaras através de thresholding baseado na cor, enquanto que o segundo método estima um grafo representativo das ligações entre eventos baseado nas características observadas sem estabelecer correspondências directas. São apresentados resultados experimentais favoráveis para ambos os métodos, utilizando dados de trajectórias geradas aleatóriamente através de um simulador de eventos. Foi adicionado ruído sintético aos descritores de cor gerados pelo simulador para testar a robustez dos métodos desenvolvidos face a dados com ruído.
Keywords: aprendizagem de grafos, topologia, redes multi-câmara

Discussão: novembro 22, 2018, 8:0