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Intelligente Videoanalyse
Universitätslehrerverband der
Montanuniversität Leoben (ULV)
Das Erkennen von Vorgängen in Videos ist für menschliche Betrachter einfach, stellt
für Computer aber ein meist unlösbares Problem dar. Unser System ist erstmals in
der Lage einfache Vorgänge zu analysieren.
Das System bei der Verfolgung von Objekten.
Auch einfache Aufgaben, wie das Verfolgen von Objekten die
verdeckt werden und wieder auftauchen, erweisen sich als
äußerst schwierig. Im von uns entwickelten System [1] werden,
ausgehend vom visuellen Input, Hypothesen über die möglichen
Aufenthaltsorte von Objekten durch einen Inferenzmechanismus
auf physikalische Plausibilität bezüglich einer Wissensbasis
geprüft. Das System ist robust gegenüber partieller und totaler
Verdeckung der gesuchten Objekte und kann Fehler der visuellen
Datenverarbeitung (Tracker-Komponenten) kompensieren.
Martin Antenreiter
Informationstechnologie
an der MUL seit: 2005
Zur Person:
Studium der Telematik an der TU-Graz
Doktoratsstudium am Lehrstuhl für Informationstechnologie
seit 2005
Im Rahmen eines Nationalen Forschungsnetzwerkes des
FWF werden die Grundlagen für Systeme erarbeitet, die
Videosequenzen analysieren und interpretieren können. Die
Einsatzgebiete sind vielfältig, da immer mehr Informationen
durch Videokameras gesammelt werden. Zur Automatisierung
der Analyse sind geeignete Methoden notwendig, mit
dem Ziel auf bestimmte Vorgänge reagieren zu können. Ein
mögliches Anwendungsgebiet ist die Analyse von Vorgängen
in Überwachungsvideos.
Schematische Darstellung eines Systems zur Videoanalyse.
Literatur:
[1] M. Antenreiter and P. Auer, A reasoning system to track movements of
totally occluded objects, International Cognitive Vision Workshop (ICVW) at
ECCV 2006.
Forschungsschwerpunkte:
Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
Objekterkennung / Bildklassifizierung
Videoanalyse / Tracking