Halvövervakade och oövervakade system ger operatörer ovärderligt stöd och kan kraftigt minska operatörernas last. Mot bakgrund av behovet av att bearbeta stora volymer videodata och ge självständiga beslut, föreslås i detta dokument nya inlärningsalgoritmer för aktivitetsanalys i video. Aktiviteterna och beteendena beskrivs av en dynamisk ämnesmodell. Två nya inlärningsalgoritmer baserade på förväntan maximering tillvägagångssätt och variations Bayes slutsatser föreslås. Teoretiska härledningar av senare skattningar av modellparametrar ges. De utformade inlärningsalgoritmerna jämförs med Gibbs provtagningsprogram som introducerades tidigare i litteraturen. En detaljerad jämförelse av inlärningsalgoritmer presenteras på verkliga videodata. Vi föreslår också en anomali lokaliseringsprocedur, elegant inbäddad i temat modellering ramar. Det visas att de utvecklade inlärningsalgoritmer kan uppnå 95% framgång. Den föreslagna ramen kan tillämpas på ett antal områden, däribland transportsystem, säkerhet och övervakning.
Dessutom Olga Isupova et al. REF föreslog nya inlärningsalgoritmer för aktivitetsanalys i video, som bygger på förväntan maximering strategi och variation Bayes slutsatser.
Learning Methods for Dynamic Topic Modeling in Automated Behavior Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}