(44-3) 20 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Инкрементное обучение алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент
Р.А. Шаталин 1, В.Р. Фидельман 1, П.Е. Овчинников 1

1 Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород

 PDF, 749 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-624

Страницы: 476-481.

Аннотация:
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

Ключевые слова:
инкрементное обучение, обработка видеоизображений, обнаружение нештатных ситуаций, метод главных компонент.

Цитирование:
Шаталин, Р.А. Инкрементное обучение алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент / Р.А. Шаталин, В.Р. Фидельман, П.Е. Овчинников // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 3. – С. 476-481. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-624.

Литература:
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Jolliffe, I.T. Principal component analysis / I.T. Jolliffe. – 2nd ed. – New York: Springer, 2002. – 488 p.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. Bouguet, J. Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker / J. Bouguet // Intel Corporation, Microprocessor Research Labs. – 2000. – 9 p.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20