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Syntactic Matching of Trajectories for Ambient Intelligence Applications

机译：面向环境智能应用的轨迹句法匹配

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In this paper we propose a novel approach for syntactic description and matching of object trajectories in digital video, suitable for classification and recognition purposes. Trajectories are first segmented by detecting the meaningful discontinuities in time and space, and are successively expressed through an ad-hoc syntax. A suitable metric is then proposed, which allows determining the similarity among trajectories, based on the so-called inexact or approximate matching. The metric mimics the algorithms used in bio-informatics to match DNA sequences, and returns a score, which allows identifying the analogies among different trajectories on both global and local basis. The tool can therefore be adopted for the analysis, classification, and learning of motion patterns, in activity detection or behavioral understanding.
机译：在本文中，我们提出了一种新的方法来对数字视频中的对象轨迹进行句法描述和匹配，该方法适用于分类和识别。首先通过检测时间和空间上有意义的不连续性来分割轨迹，然后通过即席语法对其进行连续表示。然后提出一种合适的度量，该度量允许基于所谓的不精确或近似匹配来确定轨迹之间的相似性。该度量标准模仿了生物信息学中用于匹配DNA序列的算法，并返回一个分数，从而可以在全局和局部基础上识别不同轨迹之间的类比。因此，该工具可用于活动检测或行为理解中的运动模式的分析，分类和学习。

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