Применение плотных траекторий движения к задаче обнаружения нехарактерного поведения на видеоизображении
Автор: Шаталин Роман Андреевич, Фидельман Владимир Романович, Овчинников Павел Евгеньевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 3 т.42, 2018 года.
Бесплатный доступ
В работе предложены алгоритмы обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент по характеристикам плотных траекторий движения. Проведено сравнение показателей точности и быстродействия с алгоритмом обнаружения по длинам векторов оптического потока. Результаты свидетельствуют о повышении быстродействия при использовании плотных траекторий и сохранении точности при обучении модели «мешка признаков» на сбалансированной выборке признаков поведения.
Видеонаблюдение, обнаружение нехарактерного поведения, метод главных компонент, плотные траектории движения
Короткий адрес: https://sciup.org/140228751
IDR: 140228751 | DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-476-482
Список литературы Применение плотных траекторий движения к задаче обнаружения нехарактерного поведения на видеоизображении
- 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. - DOI: 10.1109/TSMCC.2012.2215319
- 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
- Wang, H. Dense trajectories and motion boundary descriptors for action recognition/H. Wang, A. Kläser, C. Schmid, C. Liu//International Journal of Computer Vision. -2013. -Vol. 103, Issue 1. -P. 60-79. - DOI: 10.1007/s11263-012-0594-8
- Chandola, V. Anomaly detection: A survey/V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar//ACM Computing Surveys (CSUR). -2009. -Vol. 41, Issue 3. -15 (58 p.). - DOI: 10.1145/1541880.1541882
- Jolliffe, I. Principal component analysis./I. Jolliffe. -2nd ed. -New York: Springer-Verlag, 2002. -488 p. -ISBN: 978-0-387-95442-4.
- 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
- He, H. Learning from imbalanced data/H. He, E.A. Garcia//IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -2009. -Vol. 21, Issue 9. -P. 1263-1284. - DOI: 10.1109/TKDE.2008.239
- Акимов, А.В. Модели и алгоритмы искусственного размножения данных для обучения алгоритмов распознавания лиц методом Виолы-Джонса/А.В. Акимов, А.А. Сирота//Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 6. -С. 911-918. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-911-918
- 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. - DOI: 10.1109/TIP.2008.924285
- Овчинников, П.Е. Критерий качества выделения фона с использованием морфологических операторов для задач обнаружения нештатных ситуаций/П.Е. Овчинников, Р.А. Шаталин//Системы управления и информационные технологии. -2014. -Т. 56, № 2.1. -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. - DOI: 10.1016/j.sigpro.2009.03.016
- 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. 18-32. - DOI: 10.1109/TPAMI.2013.111
