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J-GLOBAL ID：201902269074314964   整理番号：19A1600652

ATM設備における異常事象検出のためのリアルタイムセキュリティフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Real time security framework for detecting abnormal events at ATM installations

著者 (5件)： Tripathi Vikas (Uttarakhand Technical University, Dehradun, India) ,  Tripathi Vikas (Graphic Era University, Dehradun, India) ,  Mittal Ankush (Graphic Era University, Dehradun, India) ,  Gangodkar Durgaprasad (Graphic Era University, Dehradun, India) ,  Kanth Vishnu (Graphic Era University, Dehradun, India)
資料名： Journal of Real-Time Image Processing  (Journal of Real-Time Image Processing)
巻： 16  号： 2  ページ： 535-545  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4661A  ISSN： 1861-8200  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動化されたテラーマシン(ATM)トランザクションは,迅速で便利であるが,機械とそれらを囲む領域は,保護の下に適切に置かれていない場合,人々とATMをfeloniな活動に脆弱にする。しかし,セキュリティを提供するための責任は固定される必要があるが,ほとんどの機械は非常に少ないか安全性を持たない。それは,それらの発生としてイベントを同定するセキュリティフレームワークを開発することが重要である。本論文において,著者らはリアルタイムでATMプレミスにおける異常な活動を同定するためのロバストなコンピュータビジョンアプローチを提案した。活性の効果的な同定のために,著者らは,異なるウィンドウサイズを用いて,正方形法の和の根を用いてピクセル強度の大きさを記録する新しい方法を提案した。このパターンを記述するために,勾配のヒストグラムを用いた。さらにランダムな森林を適用して,最も可能性のあるクラスを推論した。セキュリティシステムの平均精度は93.1%である。著者らのアプローチの検証のために,2つの標準データセット,HMDBとCavierについて試験した。本手法はHMDBデータセットで52.12%の精度を達成し,Caviarデータセットで81.48%の精度を達成した。Copyright 2016 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  ヒストグラム ,  自動化 ,  *セキュリティ ,  コンピュータビジョン ,  安全性 ,  セキュリティシステム ,  画素
準シソーラス用語： ウィンドウサイズ ,  脆弱性 ,  *実時間 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ATM ,  セキュリティシステム ,  養豚 ,  ランダムフォレスト ,  リアルタイム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ATM ,  設備 ,  事象検出