거동 인식 시스템은 비디오데이터에서 거동의 패턴들을 관찰 및 학습하도록 구성된 컴퓨터 비전 엔진 및 머신 학습 엔진 둘 다를 포함할 수 있다. 특정 실시예들은 카메라로부터 얻어진 비디오 스트림의 이미지 안정화를 제공할 수 있다. 거동 인식 시스템에서 이미지 안정화 모듈은 비디오 스트림으로부터 기준 이미지를 획득한다. 이미지 안정화 모듈은 피처들이 밀집한 이미지의 구역들에 기초하여 기준 이미지 내 정렬 구역들을 식별한다. 현재 이미지의 추적된 피처들이 기준 이미지와 정렬을 벗어난 것을 결정할 때, 이미지 안정화 모듈은 이미지를 적당한 정렬로 랩핑(warp)하기 위하여 전체 현재 이미지에 적용하도록 아핀 변화 매트릭스를 추정하도록 최대 피처 밀집도 정렬 구역을 사용한다.
A behavioral recognition system may include both a computer vision engine and a machine learning engine configured to observe and learn patterns of behavior in video data. Certain embodiments may provide image stabilization of a video stream obtained from a camera. An image stabilization module in the behavioral recognition system obtains a reference image from the video stream. The image stabilization module identifies alignment regions within the reference image based on the regions of the image that are dense with features. Upon determining that the tracked features of a current image is out of alignment with the reference image, the image stabilization module uses the most feature dense alignment region to estimate an affine transformation matrix to apply to the entire current image to warp the image into proper alignment.