A Novel Approach for Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes based on Convolutional Neural Networks
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 527
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CEPS04_116
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
Nowadays, surveillance cameras are widely used in the world which results in huge amount of video. Due to the amount of videos, analyzing and having supervision on these data are extremely difficult or impossible. So the need to an autonomous and intelligent video analysis system is very crucial. We have developed an intelligence autonomous anomaly detection and localization system to solve this problem. Our system architecture is based on deep learning methods. We have proposed a new convolutional neural network (CNN) architecture based on state-of-the-art CNN architectures for anomaly detection and localization in video. We have two main modules in our system: Feature extractor and Classifier. For feature extractor module, we have trained an unsupervised fully convolutional-deconvolutional neural network to have a spatial-temporal regional representation of shallow time batches of frames. To be able to represent deeper time batches of frames, we have used an autoencoder for better analysis of video. In classifier module, we have used a Gaussian classifier to classify regions as anomaly or normal. To evaluate our proposed system, we have used UCSD and UMN standard benchmarks. Results of the evaluations showed improvement in EER of our proposed system. We achievd EER of 18% for pixel-level and 11% frame-level evaluation on UCSD Ped2
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Elnaz Ghobadi
Semnan University
Farzin Yaghmaee
Semnan University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :