Abstract-Automatisk våld upptäckt från video är ett hett ämne för många videoövervakningsprogram. Det har dock inte varit någon större framgång att utveckla en algoritm som kan upptäcka våld i övervakningsvideor med hög prestanda. I detta dokument, efter vår nyligen föreslagna idé om rörelse Weber lokala deskriptor (WLD), gör vi två stora förbättringar och föreslår en mer effektiv och effektiv algoritm för att upptäcka våld från rörelsebilder. Först föreslår vi en förbättrad WLD (IWLD) för att bättre skildra bildutseendeinformation på låg nivå, och sedan utöka den rumsliga deskriptorn IWLD genom att lägga till en temporal komponent för att fånga lokal rörelseinformation och därmed bilda rörelsen IWLD. För det andra föreslår vi en modifierad klassificeringsmodell baserad på sparse-representation för att både kontrollera rekonstruktionsfelet hos kodningskoefficienter och minimera klassificeringsfelet. Baserat på den föreslagna glesa modellen lär man sig ett klassspecifikt lexikon som innehåller ordlistasatomer som motsvarar klassetiketterna med hjälp av klassetiketter för utbildningsprov. Med denna lärda ordbok blir inte bara representationsresten utan också representationskoefficienterna diskriminativa. Ett klassificeringssystem som integrerar den modifierade sparsamma modellen utvecklas för att utnyttja sådan diskriminerande information. De experimentella resultaten av tre referensdatauppsättningar har visat den föreslagna metodens överlägsna prestanda i förhållande till konstens tillstånd. Index Terms-klass-specifika ordlista lärande (DL), rörelse förbättrade Weber lokala deskriptor (MoIWLD), gles representation, våld upptäckt.
Zhang m.fl. REF föreslår att man använder en modifierad version av rörelse Weber lokal deskriptor (MoIWLD) följt av gles representation som funktionsdeskriptor.
Discriminative Dictionary Learning With Motion Weber Local Descriptor for Violence Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}