| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:seeAlso
| |
| Description
| - Sledování pomocí videokamer se zabývá pozorováním aktivit lidí v reálném čase. Výzkumnou výzvou je použít videosekvenci k rozpoznávání aktivit a iterakcí lidí. (a) Přispějeme k teorii sledování, rozpoznávání a interpretaci z videosekvencí a (b) získámepraktické zkušenosti při očekávání jejich významné potřeby v aplikacích. Chceme zužitkovat naši badatelskou zkušenost v rozpoznávání, vyhledávání v obrazových databázích a trojrozměrné rekonstrukci scény.Kromě reimplementace vybraných nejlepších známýchpostupů chceme využít novou myšlenku J. Matase nazvanou %22nalezitelné oblasti%22 k vyhledávání příznaků, které spolehlivě charakterizují osoby i předměty ve scéně. Použijeme je jak při sledování, tak při rozpoznávání. Výsledky budou demonstroványexperimentálním systémem (a) automaticky analyzujícím video z vnitřního prostředí (např. vestibulu stanice metra), (b) sledujícím člověka při činnosti (např. vsouvajícího audiokazetu do přehrávače; abychom ukázali schopnost učit se z předvedené
- Automated video surveillance addresses real-time observation of human activities (typically) leading to higher-level description of their actions and interactions. The proposed project aims (a) at contributing to theory of automated video surveillancenamely in the activities interpretation, and (b) at gaining more practical experience in anticipation of even greater need of it in applications. The outcome of the project will be the ability to recognize human actions from video. We like to explore ourexperience in pattern recognition, in seeking in image databases, and 3D .scene reconstruction. Besides re-implementing selected state-of-the-art techniques, we will use Matas' recent idea of %22distinguished regions' to find salient featurescharacterizing subjects/objects in the scene, use this features in both tracking and recognition. The results of the system will be demonstrated by an experimental system automatically analyzing surveillance video in an indoor environment (e.g., in a (en)
|
| Title
| - Recognizing human activities for automated video surveillance (en)
- Rozpoznávání lidských aktivit pro automatické sledování z videa
|
| skos:notation
| |
| http://linked.open...avai/cep/aktivita
| |
| http://linked.open...kovaStatniPodpora
| |
| http://linked.open...ep/celkoveNaklady
| |
| http://linked.open...datumDodatniDoRIV
| |
| http://linked.open...i/cep/druhSouteze
| |
| http://linked.open...ep/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open.../cep/fazeProjektu
| |
| http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
| |
| http://linked.open...hodnoceniProjektu
| |
| http://linked.open...vai/cep/kategorie
| |
| http://linked.open.../cep/klicovaSlova
| |
| http://linked.open...ep/partnetrHlavni
| |
| http://linked.open...inujicichPrijemcu
| |
| http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
| |
| http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
| |
| http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
| |
| http://linked.open...enychVysledkuVRIV
| |
| http://linked.open...okUkonceniPodpory
| |
| http://linked.open...okZahajeniPodpory
| |
| http://linked.open...iciPoslednihoRoku
| |
| http://linked.open...atUdajeProjZameru
| |
| http://linked.open.../vavai/cep/soutez
| |
| http://linked.open...usZobrazovaneFaze
| |
| http://linked.open...ai/cep/typPojektu
| |
| http://linked.open...jektu+dodavatelem
| - V projektu jsme řešili tři hlavní úkoly. V prvním úkolu, tj. sledování lidí ve videosekvenci, jsme vycházeli ze zjednodušujícího předpokladu, že scéna je sledována nepohyblivou kamerou. Základním předpokladem našeho řešení byla reimplementace avylepšován (cs)
- Three main taks were solved in the project. The first task was devoted to analysis of videosequences with moving people. Our investigation was based on the simplifying assumption that the scene is observed by a static camera. We reimplemented adn improve (en)
|
| http://linked.open...tniCyklusProjektu
| |
| is http://linked.open...vavai/riv/projekt
of | |
| is http://linked.open...vavai/cep/projekt
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)