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J-GLOBAL ID:202102252398553196   整理番号:21A0088693

スパース再構成に基づく教師なしビデオ異常検出【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Video Anomaly Detection Based on Sparse Reconstruction
著者 (4件):
資料名:
巻: 1303  ページ: 994-1001  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5075A  ISSN: 2194-5357  資料種別: 会議録 (C)
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:
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[目的]ビデオ監視技術は,あらゆる種類の場面でますます使用され,多数の監視ビデオが毎日生産される。ビデオにおいて,ほとんどのデータは正常イベントであるが,人々はわずかな異常事象のみに焦点を当て,大規模ビデオにおける個々の異常事象を見つける方法は現在の研究の焦点である。[方法]まず,ビデオの高密度光フローを得て,光フローの情報を,光フローのヒストグラム特徴に変換した。第二に,ビデオの空間時間キューブをビデオの時空相関を用いて構築した。最後に,スパース表現法を用いて全プロセスをモデル化した。[結果]非常に多くの再構成誤差を有するビデオの部分は,異常イベントと考えられる。UCSDデータセットに関する実験は,提案方法がビデオにおける異常事象を効果的に検出できることを示した。[結論]本論文では,ビデオ異常イベント特徴および異常検出モデルを提案し,さらなる研究のためのサポートを提供した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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