Anomaly Detection via Midlevel Visual Attributes
المؤلفون المشاركون
Xiao, Tan
Zhang, Chao
Zha, Hongbin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Automatically discovering anomalous events and objects from surveillance videos plays an important role in real-world application and has attracted considerable attention in computer vision community.
However it is still a challenging issue.
In this paper, a novel approach for automatic anomaly detection is proposed.
Our approach is highly efficient; thus it can perform real-time detection.
Furthermore, it can also handle multiscale detection and can cope with spatial and temporal anomalies.
Specifically, local features capturing both appearance and motion characteristics of videos are extracted from spatiotemporal video volume (STV).
To bridge the large semantic gap between low-level visual feature and high-level event, we use the middle-level visual attributes as the intermediary.
And these three-level framework is modeled as an extreme learning machine (ELM).
We propose to use the spatiotemporal pyramid (STP) to capture the spatial and temporal continuity of an anomalous even, enabling our approach to cope with multiscale and complicated events.
Furthermore, we propose a method to efficiently update the ELM; thus our approach is self-adaptive to background change which often occurs in real-world application.
Experiments on several datasets are carried out and the superior performance of our approach compared to the state-of-the-art approaches verifies its effectiveness.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xiao, Tan& Zhang, Chao& Zha, Hongbin. 2015. Anomaly Detection via Midlevel Visual Attributes. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073553
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xiao, Tan…[et al.]. Anomaly Detection via Midlevel Visual Attributes. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073553
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xiao, Tan& Zhang, Chao& Zha, Hongbin. Anomaly Detection via Midlevel Visual Attributes. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073553
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073553
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر