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.
Hasan m.fl. REF extraherade manuella funktioner och konstruerade en helt konvolutionell autoencoder för att lära sig både lokala funktioner och klassificeringar.
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']}