Abnormality detection using K-means data stream clustering algorithm in intelligent surveillance system
العناوين الأخرى
تمييز الحالات غير الطبيعية باستخدام خوارزمية (K-means data stream clustering) في أنظمة المراقبة الذكية
المؤلفون المشاركون
Shati, Narjis Mazal
Karim, Abd al-Amir Abd Allah
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 9، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2017)، ص ص. 82-98، 17ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this research work a k-Means clustering technique utilized in a new data stream clustering method used in abnormal detection system.
This system implies the use of a set of features (such as: distance, direction, x-coordinate, y-coordinate) extracted from set of pairs of interest point that obtained using HARRIS or FAST detector from the frames of video clips in two publically available datasets, the first UCSD pedestrian dataset (ped1 and ped2 datasets), and the second VIRAT video dataset.
The results indicated that using HARRIS detector achieved detection rate 1% with 6% false alarms by using UCSD (Ped1) dataset, 10.75 % detection Rate with 10 % false alarm rate by using UCSD (Ped2) dataset, and 5% detection rate with 40% false alarms by using VIRAT dataset.
While for FAST detector, the achieved detection rates are 0.5 %, 10.75 %, and 4.08 % while the false alarm rates are 5%, 10.50%, and 45.92% by using UCSD (Ped1), UCSD (Ped2), and VIRAT datasets respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Karim, Abd al-Amir Abd Allah& Shati, Narjis Mazal. 2017. Abnormality detection using K-means data stream clustering algorithm in intelligent surveillance system. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 9, no. 1, pp.82-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787372
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Karim, Abd al-Amir Abd Allah& Shati, Narjis Mazal. Abnormality detection using K-means data stream clustering algorithm in intelligent surveillance system. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 9, no. 1 (2017), pp.82-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787372
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Karim, Abd al-Amir Abd Allah& Shati, Narjis Mazal. Abnormality detection using K-means data stream clustering algorithm in intelligent surveillance system. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2017. Vol. 9, no. 1, pp.82-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787372
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 97
رقم السجل
BIM-787372
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