ビデオにおける異常事象を検索するためのオプティカルフロー配向と大きさとエントロピーのヒストグラム【Powered by NICT】

Colque Rensso Victor Hugo Mora; Caetano Carlos; de Andrade Matheus Toledo Lustosa; Schwartz William Robson

文献

J-GLOBAL ID：201702281804795042 整理番号：17A0414297

ビデオにおける異常事象を検索するためのオプティカルフロー配向と大きさとエントロピーのヒストグラム【Powered by NICT】

Histograms of Optical Flow Orientation and Magnitude and Entropy to Detect Anomalous Events in Videos

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 27 号： 3 ページ： 673-682 発行年： 2017年
JST資料番号： W0321A ISSN： 1051-8215 CODEN： ITCTEM 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

群衆を伴ったビデオにおける異常事象を検出するための手法を提示した。主な目標は,異常事象につながる可能性があるパターンを認識することである。異常事象は正常または通常のからのずれによって特性化される可能性があるが,望ましくない方法で必ずしも,例えば,異常事象は正常ではなく監視の観点から疑わしいイベントとは異なっているだけかもしれない。そのような事象を検出する主要な課題の一つは,それらの予測不可能性によるモデルとシーンの状況に対する依存性を作ることの困難である。これらの課題に基づいて,異常を捕捉するための一般的概念,方向,速度,およびエントロピーなどを用いたモデルを提案した。このようなタイプの情報を用いて,異なるケースと環境のためのモデルを定義することができる。単一静止カメラから撮影された画像を仮定して,オプティカルフロー情報に基づく新しい時空間特徴記述子,オプティカルフロー方向と大きさとエントロピーのヒストグラムと呼ばれる,を提案した。事象の正常性または異常性を決定するために,提案したモデルは,訓練と試験段階から構成されている。訓練では,正常なパターンを学習する。試験中,事象を記述し,それらを学んだ正常パターンから有意に異なるかどうか,それらは異常と考えられている。実験結果は,このモデルが異なる状況を扱うことができ,成功と異常事象を認識することができることを示した。はよく知られたUCSDと地下鉄データセットを使用し,新しいデータセット,すなわち,バドミントンを導入した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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パターン認識

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