Инкрементное обучение алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент
Автор: Шаталин Роман Андреевич, Фидельман Владимир Романович, Овчинников Павел Евгеньевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Численные методы и анализ данных
Статья в выпуске: 3 т.44, 2020 года.
Бесплатный доступ
Предложена схема инкрементного обучения алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент. Результаты экспериментов на наборе данных лаборатории университета Калифорнии в Сан-Диего и экспериментально полученных видео при разном количестве обучающих примеров свидетельствуют о достижении результатов, схожих с процедурой обычного обучения. При этом предложенная схема позволяет в несколько раз сократить время инкрементного обучения в сравнении с подходом на основе спектрального разложения.
Инкрементное обучение, обработка видеоизображений, обнаружение нештатных ситуаций, метод главных компонент
Короткий адрес: https://sciup.org/140250013
IDR: 140250013 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-624
Список литературы Инкрементное обучение алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент
- Popoola, O. Video-based abnormal human behavior recognition - A review / O. Popoola, K. Wang. // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. - 2012. - Vol. 42, Issue 6. - P. 865-878.
- Епифанцев, Б.Н. Мультисенсорные системы мониторинга территорий ограниченного доступа: возможности видеоаналитического канала обнаружения вторжений / Б.Н. Епифанцев, А.А. Пятков, С.А. Копейкин // Компьютерная оптика. - 2016. - Т. 40, № 1. - С. 121-129. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-1-121-129
- Sodemann, A. A Review of Anomaly Detection in Automated Surveillance / A. Sodemann, M. Ross, B. Borghetti // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. - 2012. - Vol. 42, Issue 6. - P. 1257-1272.
- Jolliffe, I.T. Principal component analysis / I.T. Jolliffe. - 2nd ed. - New York: Springer, 2002. - 488 p.
- Шаталин, Р.А. Обнаружение нехарактерного поведения в задачах видеонаблюдения / Р.А. Шаталин, В.Р. Фидельман, П.Е. Овчинников // Компьютерная оптика. - 2017. - Т. 41, № 1. - С. 37-45. - DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-1-37-45
- Losing, V. Incremental on-line learning: A review and comparison of state of the art algorithms / V. Losing, B. Hammer, H. Wersing // Neurocomputing. - 2018. - Vol. 275. - P. 1261-1274.
- Maddalena, L. A self-organizing approach to background subtraction for visual surveillance application / L. Maddalena, A. Petrosino // IEEE Transactions on Image Processing. - 2008. - Vol. 17, Issue 7. - P. 1168-1177.
- Шаталин, Р.A. Критерий качества выделения фона с использованием морфологических операторов для задач обнаружения нештатных ситуаций / Р.А. Шаталин, П.Е. Овчинников // Системы управления и информационные технологии. - 2014. - Т. 56(2). - С. 190-194.
- Bouguet, J. Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker / J. Bouguet // Intel Corporation, Microprocessor Research Labs. - 2000. - 9 p.
- Antonakaki P. Detecting abnormal human behavior using multiple cameras / P. Antonakaki, D. Kosmopoulos, S. Perantonis // Signal Proccesing. - 2009. - Vol. 89, Issue 9. - P. 1723-1738.
- Mahadevan, V. Anomaly detection and localization in crowded scenes / V. Mahadevan, W. Li, V. Bhalodia, N. Vasconcelos // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2014. - Vol. 36, Issue 1 - P. 18-31.
- Press, W.H. Numerical recipes: The art of scientific computing / W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery. - 3rd ed. - New York: Cambridge University Press, 2007. - 1256 p.
