En ny inlärningsram föreslås för avvikande beteendedetektion i ett videoövervakningsscenario, så att en klassificering som skiljer mellan normala och avvikande beteendemönster kan utbildas stegvis med hjälp av en mänsklig operatör. Vi betraktar fotgängarnas beteende när det gäller rörelsebanor, och parametriserar dessa banor med hjälp av styrpunkter för ungefärliga kubiska splinekurvor. Detta dokument visar ett stegvist halvt övervakat inlärningsförfarande i en klass där omärkta banor kombineras med enstaka exempel på normalt beteende som märkts av en mänsklig operatör. Detta förfarande har visat sig vara effektivt på två olika datauppsättningar, vilket tyder på att en mänsklig operatör skulle kunna utbilda systemet för att upptäcka avvikande beteende genom endast tillfälliga ingrepp (en liten procentandel av det totala antalet observationer).
Slutligen utvecklades en stegvis halvövervakad inlärningsmetod i REF för detektering av banans avvikelse.
Semi-supervised learning for anomalous trajectory detection
{'venue': 'In Proc. BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}