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J-GLOBAL ID：201802253165434162   整理番号：18A0647943

統合オプティカルフローヒストグラムを用いたヒト異常行動検出【JST・京大機械翻訳】

Abnormal Crowd Behavior Detection Using Synthesized Optical Flow Histogram

著者 (4件)： Xiong Raorao (湖北大学計算机与信息工程学院,武漢,430062) ,  Hu Xuemin (湖北大学計算机与信息工程学院,武漢,430062) ,  Chen Long (中山大学数据科学与計算机学院,广州,510006) ,  Zhou Huizi (湖北大学計算机与信息工程学院,武漢,430062)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 10  ページ： 228-233  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 公共領域におけるインテリジェントビデオ監視の問題を解決するために,ビデオからの異常な行動を検出するための新しい方法を提案した。混合Gaussモデルを用いてビデオ中の群衆の運動前景を抽出し、運動前景領域内で等間隔サンプリング法を用いて特徴点を抽出した。人間の特徴抽出段階において,オプティカルフロー特徴抽出法を提案し,Lucas-Kanade法により特徴点のオプティカルフローを計算し,大域的特徴点のオプティカルフローヒストグラム,オプティカルフローヒストグラム,およびオプティカルフロー加速度ヒストグラムを計算した。3種類のヒストグラムを統合した総合的なオプティカルフローヒストグラムを特徴とし、サポートベクトルマシンを用いて特徴データに対して訓練と予測を行い、人群に異常行為が存在するかどうかを判断する。実験結果により,本方法は,社会的力モデルおよび純粋な光方向ヒストグラムに基づく方法と比較して,効果的およびリアルタイムに異常な挙動を検出することができ,そして,UMNデータセットにおける検出率は,97%以上であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Gauss模型 ,  加速度 ,  *ヒト ,  *ヒストグラム ,  *オプティカルフロー ,  サポートベクトルマシン ,  録画装置 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 検出率 ,  実時間 ,  特徴点 ,  前景 ,  ビデオ監視 ,  *異常行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： abnormal behavior detection ,  Lucas-Kanade optical flow ,  feature point extraction ,  motion vector ,  Support Vector Machine (SVM)

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合 ,  オプティカルフロー ,  ヒストグラム ,  ヒト ,  異常行動