HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

إعادة بناء الطبيعة المركزية حول الكائنات والتوجيه بالذاكرة للكشف عن الشذوذ في الفيديو

Khalil Bergaoui, Yassine Naji, Aleksandr Setkov, Angélique Loesch, Michèle Gouiffès, Romaric Audigier
إعادة بناء الطبيعة المركزية حول الكائنات والتوجيه بالذاكرة للكشف عن الشذوذ في الفيديو
الملخص

يُعالج هذا البحث مشكلة الكشف عن الشذوذ في الفيديو في سياق المراقبة بالفيديو. وبسبب الندرة المتأصلة والتنوع الكبير للحوادث الشاذة، تُنظر إلى المشكلة من منظور نموذجية الطبيعة، حيث يتعلم نموذجنا أنماطًا طبيعية مركزية حول الكائنات دون التعرض لعينات شاذة أثناء التدريب. تتمثل الإسهامات الرئيسية في دمج نماذج مسبقة التدريب للسمات الفعلية على مستوى الكائن مع دالة تقدير الشذوذ المستندة إلى المسافة الكوسينية، مما يوسع الطرق السابقة من خلال إدخال قيود إضافية على الاستراتيجية السائدة القائمة على إعادة البناء. يعتمد إطار عملنا على معلومات المظهر والحركة معًا لتعلم السلوك على مستوى الكائن، ويلتقط الأنماط النموذجية داخل وحدة ذاكرة. تُظهر التجارب على عدة مجموعات بيانات معروفة فعالية طريقة التحليل، حيث تتفوق على أحدث الطرق المتطورة في معظم مقاييس التقييم الزمانية-المكانية ذات الصلة.

إعادة بناء الطبيعة المركزية حول الكائنات والتوجيه بالذاكرة للكشف عن الشذوذ في الفيديو | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI