基于最大公共视域的地理标记视频相似性度量
计算机视觉与模式识别
2019-05-10 v1 数据库
机器学习
摘要
本文提出一种基于视频数据视域（FoV）发现相似轨迹的新问题。该问题对许多社会应用十分重要，如移动对象分组、地理图像分类以及有趣轨迹模式识别。已有工作仅考虑空间位置或两线段间的空间关系。然而，这些方法在寻找具有公共视域的相似移动对象时存在局限。本文提出一种新算法，可同时分组空间位置与视点以识别相似轨迹。我们还提出降低所提工作计算成本的新方法。使用真实世界数据集的实验结果表明，所提方法优于已有工作并降低了计算成本。
引用
@article{arxiv.1905.03695,
title = {Measuring similarity between geo-tagged videos using largest common view},
author = {Wei Ding and KwangSoo Yang and Kwang Woo Nam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.03695},
year = {2019}
}
备注
2 pages