L'article récompensé propose une nouvelle méthode pour la reconnaissance et la localisation de multiples activités humaines dans une vidéo. La technique se base sur la mise en correspondance (matching) de deux graphes valués (modèle et scène) construits à partir de points d'intérêts spatio-temporels et de descripteurs associés.

27 présentations orales avaient été retenues à l'issu du processus de soumission avec un taux de sélection de 22.5%.

6 articles (un par track) ont été primés, avec un taux de sélection de 5%

Référence de l'article :

Recognizing and Localizing Individual Activities through Graph Matching
Anh Phuong Ta, Christian Wolf, Guillaume Lavoué and Atilla Baskurt, International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance, IEEE ed. Boston. 2010.