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J-GLOBAL ID：201702260484177401   整理番号：17A1592717

異常事象検出のための集団表現【JST・京大機械翻訳】

資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 32  号： 3  ページ： 470-479  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 混雑したシーンにおける異常事象検出は,コンピュータビジョンと情報検索コミュニティにおけるホットトピックである。本論文では,ビデオ内の異常な挙動を検出する問題を研究し,異常事象検出のための多特徴記述子によるロバストな集団表現を提案した。提案された方法は同一の表現において異なる特徴を表し,同じトピックの異なる特徴はより一般的な特性を示す。次に,異常事象と正常事象の間をロバストに識別することができる,ビデオシーケンスにおける異なる特徴記述子と捕獲概念ドリフトの間の固有関係を構築した。2つのベンチマークデータセットに関する実験結果と最先端の方法との比較により,この方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  *ロバスト性 ,  コミュニティ ,  録画装置 ,  捕獲 ,  コンピュータビジョン ,  ドリフト
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  特徴記述子 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事象検出 ,  集団 ,  表現