文献

J-GLOBAL ID：202102232678239491   整理番号：21A0046051

複合運動特徴に基づくビデオ異常イベント検出【JST・京大機械翻訳】

Hybrid motion feature based abnormal event detection for video

著者 (4件)： Shi Yanjiao (上海応用技術大学計算机科学与信息工程学院,上海201418) ,  Zhang Qing (上海応用技術大学計算机科学与信息工程学院,上海201418) ,  Cui Liu (上海応用技術大学計算机科学与信息工程学院,上海201418) ,  Yi Yugen (江西師范大学軟件学院,江西南昌330022)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 41  号： 10  ページ： 2872-2877  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 異常検出アルゴリズムの性能を改善するために,複合運動特性と分類モデルに基づいた異常事象検出アルゴリズムを提案した。ビデオコンテンツをより完全に記述するために,1次と2次運動を融合する複合運動特徴を提案し,ビデオコンテンツを包括的に記述した。冗長情報を除去するために,移動光場を用いて,関心領域を検出し,計算コストを低減した。分類線形判別分析アルゴリズムを用いて,異常事象を検出した。公的データセットUCSDにおける実験結果は,提案方法が検出性能において比較法より優れていて,ビデオにおける異常イベント検出を効果的に実行できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *録画装置
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  *イベント検出 ,  計算コスト ,  関心領域 ,  光学場 ,  線形判別分析 ,  検出アルゴリズム ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動 ,  ビデオ ,  イベント検出