Abstract Automatisk våldsdetektering från video är ett hett ämne för många videoövervakningsprogram. Det har dock inte varit någon större framgång med att utforma en algoritm som kan upptäcka våld i övervakningsvideor med hög prestanda. Befintliga metoder tillämpar vanligtvis modellen Bag-of-Words (BoW) på lokala spatiotemporala deskriptorer. Men traditionella spatiotemporala funktioner är inte diskriminerande nog, och även BoW modellen tilldelar grovt varje funktion vektor till endast ett visuellt ord och ignorerar därför de rumsliga sambanden mellan funktionerna. För att ta itu med dessa problem föreslår vi i detta dokument en ny Motion Weber Local Descriptor (MoWLD) i den välkända WLD-andan och gör den till en kraftfull och robust deskriptor för rörelsebilder. Vi utökar WLD rumsliga beskrivningar genom att lägga till en temporal komponent till utseendet deskriptor, som implicit fångar lokal rörelse information samt låg nivå bild visas information. För att undanröja överflödiga och irrelevanta funktioner används den icke-parametriska Kernel Density Estimation (KDE) på MoWLD-deskriptorn. För att få mer diskriminerande funktioner, antar vi sparsamt kodning och max pooling system för att ytterligare bearbeta de valda MoWLDs. Experimentella resultat av tre uppsättningar referensvärden har visat att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset de senaste tekniska rönen.
Motiverad av Webers låga uppfattning, föreslog Zang REF Motion Weber Local Descriptor (MoWLD).
MoWLD: a robust motion image descriptor for violence detection
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}