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J-GLOBAL ID：201702249019824336   整理番号：17A1590141

運動類似エントロピーに基づく人間行動異常検出のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Crowd abnormal behavior detection based on motion similar entropy

著者 (4件)： Li Fei (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Chen Ken (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Li Meng (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Guo Chunmei (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211)
資料名： Dianxin Kexue  (Dianxin Kexue)
巻： 33  号： 5  ページ： 90-98  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3333A  ISSN： 1000-0801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間の異常事象を検出することは,インテリジェントビデオ監視の分野におけるグラフィックス処理の重要な研究内容である。本論文では,運動類似性エントロピー(EMS)に基づく異常行動検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,ビデオ画像のオプティカルフロー計算に基づき,基本的な単位としてのオプティカルフローを用いて,シーンの運動情報を得て,シーンの運動ネットワークモデル(MNM)を構築することによって,シーンの粒子運動の類似性を達成した。時間領域におけるMNMの粒子分布エントロピー値EMSを計算し、最後に得られた画像エントロピーを合理的な閾値を設定することにより、異常行為が発生するかどうかを判断する。実験結果は,提案したアルゴリズムが異常な挙動を効果的に検出することができ,他の古典的検出アルゴリズムと比較して大きな利点を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オプティカルフロー ,  *エントロピー ,  画像 ,  アルゴリズム ,  *人間行動 ,  類似性
準シソーラス用語： 粒子分布 ,  時間領域 ,  粒子運動 ,  ネットワークモデル ,  ビデオ画像 ,  検出アルゴリズム ,  異常行動 ,  ビデオ監視 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： crowd abnormal detection ,  entropy of motion similarity ,  motion network model ,  image entropy ,  optical flow method

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 運動 ,  類似 ,  エントロピー ,  人間行動 ,  異常検出 ,  提案