Att uppfatta meningsfulla aktiviteter i en lång videosekvens är ett utmanande problem på grund av tvetydig definition av "meningfullhet" och röror i scenen. Vi närmar oss detta problem genom att lära oss en generativ modell för regelbundna rörelsemönster (benämns som regelbundenhet) med hjälp av flera källor med mycket begränsad övervakning. Vi föreslår i synnerhet två metoder som bygger på autokodarna för deras förmåga att arbeta med lite till ingen tillsyn. Vi utnyttjar först de konventionella handgjorda spatio-temporala lokala funktionerna och lär oss en fullt ansluten autoencoder på dem. För det andra bygger vi en helt konvolutionell feed-forward autoencoder för att lära oss både de lokala funktionerna och klassificeringarna som en end-to-end inlärningsram. Vår modell kan fånga regulariteterna från flera datauppsättningar. Vi utvärderar våra metoder på både kvalitativa och kvantitativa sätt som visar den inlärda regelbundenheten i videor i olika aspekter och visar konkurrenskraftiga prestanda på anomalier detektionsdata som en applikation.
I en annan studie om samma uppgift, Hasan et al. REF överväger en tvåstegsmetod, med hjälp av lokala funktioner och fullt ansluten autoencoder först, följt av helt konvolutionell autoencoder för end-to-end funktion extraktion och klassificering.
Learning Temporal Regularity in Video Sequences
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}