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J-GLOBAL ID：201802232861718211   整理番号：18A0442729

混雑したシナリオにおける異常事象検出【Powered by NICT】

Abnormal event detection in crowded scenarios

著者 (3件)： Mostafa Tahjid Ashfaque (Department of Computer Science and Engineering, BRAC University, 66 Mohakhali, Dhaka 1212, Bangladesh) ,  Uddin Jia (Department of Computer Science and Engineering, BRAC University, 66 Mohakhali, Dhaka 1212, Bangladesh) ,  Ali Md. Haider (Department of Computer Science and Engineering, BRAC University, 66 Mohakhali, Dhaka 1212, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EICT  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非常に混雑したシーンの映像素材を解析し,特定シーンの文脈における異常事象を検出する自律ビデオ監視システムを提案した。モデルは,局所空間的-時間的運動パターンを解析し,異常運動変化と突然の変化を検出し,それは,二種類の主要な部分に分け,与えられたフレームから関心(POI)の点の集合を選択し,複数フレームに跨るそれらを追跡し,数立方体の入力ビデオフレームを分割し,空間的-時間的統計的偏差のための立方体の各運動パターンを追跡することができた。提案したモデルの性能を評価するために,いくつかのデータセットを利用し,種々の最新モデルと提案したモデルの得られた結果を比較した。実験を行いその結果,提案モデルは平均畳込みニューラルネットワークを用いた96.12%の精度を示すことにより他のモデルより優れていることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 映像 ,  運動障害 ,  *モデル
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  六面体 ,  運動パターン ,  ビデオ監視 ,  自律性 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： シナリオ ,  事象検出