کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856500 | 1437960 | 2018 | 46 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A multi-temporal framework for high-level activity analysis: Violent event detection in visual surveillance
ترجمه فارسی عنوان
چارچوب چند زمانه ای برای تجزیه و تحلیل فعالیت های سطح بالا: تشخیص رویداد خشونت آمیز در نظارت تصویری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
دیدگاه کامپیوتر، چارچوب چندگانه، تجزیه و تحلیل فعالیت در سطح بالا، تشخیص رویداد خشونت آمیز، ترکیب فوری نظارت تصویری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a novel framework for high-level activity analysis based on late fusion using multi-independent temporal perception layers. The method allows us to handle temporal diversity of high-level activities. The framework consists of multi-temporal analysis, multi-temporal perception layers, and late fusion. We build two types of perception layers based on situation graph trees (SGT) and support vector machines (SVMs). The results obtained from the multi-temporal perception layers are fused into an activity score through a step of late fusion. To verify this approach, we apply the framework to violent events detection in visual surveillance and experiments are conducted by using three datasets: BEHAVE, NUS-HGA and some videos from YouTube that show real situations. We also compare the proposed framework with existing single-temporal frameworks. The experiments produced results with accuracy of 0.783 (SGT-based, BEHAVE), 0.702 (SVM-based, BEHAVE), 0.872 (SGT-based, NUS-HGA), and 0.699 (SGT-based, YouTube), thereby showing that using our multi-temporal approach has advantages over single-temporal methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 447, June 2018, Pages 83-103
Journal: Information Sciences - Volume 447, June 2018, Pages 83-103
نویسندگان
Donghui Song, Chansu Kim, Sung-Kee Park,