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J-GLOBAL ID：201902280736662973   Reference number：19A2402387

Two-stage Unsupervised Video Anomaly Detection using Low-rank based Unsupervised One-class Learning with Ridge Regression

リッジ回帰による低ランクベースの教師なし1クラス学習を用いた2段階教師なしビデオ異常検出【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Hu Jingtao (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhu En (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Wang Siqi (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Wang Siwei (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liu Xinwang (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Yin Jianping (School of Computer Dongguan, University of Technology, Guangdong, China)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： IJCNN  Page： 1-8  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Video anomaly detection is a v...

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Thesaurus term： formulation ,  unsupervised learning ,  optimization ,  *video recorder ,  gain ,  *learning ,  similarity ,  support vector machine
Semi thesaurus term： 教師なし分類 ,  変化検出 ,  公衆安全 ,  *異常検出 ,  *リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (7)： リッジ回帰 ,  教師 ,  クラス ,  学習 ,  段階 ,  ビデオ ,  異常検出