HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تعلم دالة المسافة باستخدام شبكة ساياميز لتحديد مواقع الشذوذ في الفيديوهات

Bharathkumar Ramachandra Michael J. Jones Ranga Raju Vatsavai

الملخص

يقدم هذا العمل منهجًا جديدًا لتحديد مواقع الشذوذ في مقاطع الفيديو المراقبة. يتمثل الابتكار الرئيسي في استخدام شبكة عصبية تلافيفية مزدوجة (Siamese Convolutional Neural Network - CNN) لتعلم دالة المسافة بين زوج من مقاطع الفيديو (مناطق مكانيّة زمنيّة في الفيديو). تُستخدم دالة المسافة المُدرَّبة، التي لا تقتصر على الفيديو المستهدف، لقياس المسافة بين كل مقطع فيديو في الفيديو التجريبي ومختلف المقاطع المُستخرجة من الفيديو التدريبي الطبيعي. إذا لم يكن مقطع الفيديو التجريبي مشابهًا لأي مقطع طبيعي، فإنه يُعتبر شاذًا. وقورن هذا المنهج مع الخوارزميات المنشورة سابقًا باستخدام 4 مقاييس تقييم و3 مجموعات بيانات معيارية صعبة. أظهرت التجارب أن منهجنا إما يتفوق على أحدث الطرق المتطورة أو يُنافسها من حيث الأداء.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تعلم دالة المسافة باستخدام شبكة ساياميز لتحديد مواقع الشذوذ في الفيديوهات | مستندات | HyperAI