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J-GLOBAL ID：202202236708674902   整理番号：22A0980038

DABA-Net:監視カメラにおける暴力検出のための深層加速度ベース自動エンコーダネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DABA-Net: Deep Acceleration-Based AutoEncoder Network for Violence Detection in Surveillance Cameras

著者 (3件)： Zarrat Ehsan Tahereh (University of Guilan,School of Electrical Engineering,Rasht,Iran) ,  Nahvi Manoochehr (University of Guilan,School of Electrical Engineering,Rasht,Iran) ,  Mehdi Mohtavipour Seyed (Iran University of Science and Technology,School of Electrical Engineering,Tehran,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： MVIP  ページ： 1-6  発行年： 2022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： V crimeは,世界中の成人の死亡と精神障害の主な理由の1つである。それは,鬱病,不安および外傷後ストレス障害のような家族およびコミュニティの感情的苦痛を増加させる。監視カメラにおける自動暴力検出は,身体的および精神的害を防ぐための重要な研究分野である。以前の人間行動分類器は,新しい未知サンプルを分類するために,正常および激しいパターンの両者を学習することに基づいている。多様な激しい行動を有する大きなデータセットは少なく,従って,それらは,不調な状況において十分な普遍性を提供することができなかった。本論文では,入力サンプルから識別特徴を導出し抽象化するために,動き加速パターンに基づく新しい教師なしネットワークを導入した。このネットワークをAutoEncoderアーキテクチャから構築して,訓練フェーズにおいて通常のサンプルを使用するだけを必要とした。分類は,1クラス分類器を用いて行い,激しいおよび正常な行動を指定した。HockeyとMovieデータセットに関する得られた結果は,提案したネットワークが最先端の暴力検出法と比較して,優れた精度と普遍性を達成したことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  加速度 ,  コミュニティ ,  検出法 ,  うつ病 ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ ,  精神障害 ,  *暴力行為 ,  普遍性 ,  人間行動
準シソーラス用語： 外傷後ストレス障害 ,  *監視カメラ ,  苦痛 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 監視カメラ ,  暴力 ,  深層 ,  加速度 ,  エンコーダ