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J-GLOBAL ID：201802252488193732   整理番号：18A0518661

生成敵対的ネットを用いたビデオにおける異常事象検出【Powered by NICT】

Abnormal event detection in videos using generative adversarial nets

著者 (6件)： Ravanbakhsh Mahdyar (DITEN, University of Genova) ,  Nabi Moin (DISI, University of Trento) ,  Sangineto Enver (DISI, University of Trento) ,  Marcenaro Lucio (DITEN, University of Genova) ,  Regazzoni Carlo (DITEN, University of Genova) ,  Sebe Nicu (DISI, University of Trento)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1577-1581  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： 本論文では,混雑したシーンにおける異常検出問題を取り上げて論じた。生成敵対的ネット(GANs),シーン正規性の内部表現を学習するために,正常フレームと対応するオプティカルフロー画像を用いて訓練を用いることを提案した。GANsは正常データで訓練されるので,それらは異常事象を生成することができない。試験時間で実際のデータは両方の出現と比較し,著者らのGANsと異常領域によって再構成された運動表現は地域差を計算することによって検出した。困難な異常検出データセット上での実験結果により,フレームレベルと画素レベル両方異常検出タスクにおける技術の状態と比較して提案した方法の優位性を示した。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： 画像 ,  オプティカルフロー ,  画素 ,  *録画装置 ,  再構成 ,  地域差
準シソーラス用語： 異常検出 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 敵対 ,  ネット ,  ビデオ ,  事象検出