I den här artikeln tar vi upp problemet med upptäckt av abnormitet i trånga scener. Vi föreslår att Generative Adversarial Nets (GAN), som är utbildade med normala ramar och motsvarande optiska-flöde bilder för att lära sig en intern representation av scenen normalitet. Eftersom våra GANs är utbildade med endast normal data, de inte kan generera onormala händelser. Vid testtillfället jämförs de verkliga uppgifterna med både utseendet och rörelserepresentationerna som rekonstrueras av våra GAN och onormala områden upptäcks genom att man beräknar lokala skillnader. Experimentella resultat på utmanande onormala detektionsdata visar överlägsenheten hos den föreslagna metoden jämfört med den senaste tekniken i både bild- och pixelnivå detektionsuppgifter.
Ravanbakhsh i REF föreslog att man skulle använda ett generativt kontradiktoriskt nät (GAN), som är utbildade med hjälp av normala ramar och deras motsvarande representation som genereras av optiskt flöde.
Abnormal event detection in videos using generative adversarial nets
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}