Förståelsen och beskrivningen av objekt behav iors är ett hett ämne i datorseende. Trajectory analys är ett av de grundläggande problemen i beteendeförståelse, och lärande av bana mönster som kan användas för att upptäcka anomalier och förutsäga objekt banor är ett intressant och viktigt problem i trajectory analys. I detta dokument presenterar vi en hierarkisk självorga nising neural nätverksmodell och dess tillämpning på lärande av bana fördelning mönster för händelseigenkänning. Distribution mönster av banor lärs med hjälp av en hierarkisk själv-eller ganizing neurala nätverk. Med hjälp av de inlärda mönster, vi överväga anomali upptäckt samt objekt beteende förutsägelse. Jämfört med de befintliga neurala nätverksstrukturerna som används för att lära sig mönster av banor, har vår nätverksstruktur mindre skala och snabbare inlärningshastighet, och är därmed mer effektiv. Experimentella resultat med hjälp av två olika uppsättningar data visar exaktheten och hastigheten i vårt hierarkiska självorganiserande neurala nätverk för att lära sig fördelningsmönster av objekt banor. Index Terms-Hierarkisk självorganiserande neurala nätverk, tra-objektory analys och lärande, anomali upptäckt, beteende prediction.
Hu m.fl. REF föreslog en hierarkisk självorganiserande neural nätverksmodell för att lära sig rörelsemönster av enstaka rörliga objekt.
A hierarchical self-organizing approach for learning the patterns of motion trajectories.
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}