FWF-STRR - Repräsentation von Raum-Zeit und Videobasierte Erkennung

Projekt: Foschungsprojekt

Beschreibung

Dieses Projekt liefert einen Beitrag in der Grundlagenforschung. Es hat das Ziel, zu einem besseren Verständnis und einer besseren Repräsentation von visueller Raum-Zeit beizutragen. Die Arbeitshypothese ist, dass es unter geschickter Ausnutzung bestehender, sowie Entwicklung neuer Verfahren der Computer Vision gelingen kann, komplexe räumlich-zeitliche Zusammenhänge, und dadurch Ereignisse in Videos zu erkennen.
In diesem Bereich der Videoanalyse in der Computer Vision wollen wir eine neue Repräsentation entwickeln, die „auffälligen Raum-Zeit Volumina“ (engl.: space-time volumes of interest VOI). VOIs sollen im gesamten Projekt konsistent benutzt werden um verschiedenste Ereignisse in Videodaten zu repräsentieren, beispielsweise unabhängige Bewegung im Vordergrund, Bewegungsmuster im Hintergrund, oder sich in Raum und Zeit wiederholende Muster. Diese Ereignisse sollen mit erweiterten, in Raum und Zeit orientierten Filtern (engl.: space-time oriented energy filters) beschrieben werden. Die resultierenden Beschreibungen sollen sodann für die Kategorisierung von Video-Texturen, dynamischen Szenen, Arten der Kamerabewegung, unabhängig im Vordergrund bewegten Objekten, sowie Aktivitäten genutzt werden. Die zugrundeliegenden Repräsentations-Elemente, also die einzelnen VOIs, sollen in einem weiteren Schritt zu komplexen Modellen der Raum-Zeit zusammengesetzt werden. Diese Modelle sollen letztlich an bestimmte Orte in Raum und Zeit zeigen können, in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Maßstäben.
Das Projekt ist grob in vier Arbeitspakete strukturiert. Diese umfassen die VOI Repräsentation, die Berechnung von lokalen räumlich-zeitlichen Beschreibungen, Lernen von komplexen Modellen und gröberen räumlich-zeitlichen Zusammenhängen, sowie die Detektion und Kategorisierung in Videos. Die in diesem Projekt entwickelten neuen Konzepte werden sowohl eine Vielfalt weiterer Grundlagenforschung, als auch neue Anwendungen in der Videoanalyse, der Überwachung, und für autonome Systeme ermöglichen.
StatusAbschlussdatum
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/08/1431/07/17