Abstrakt. Vi föreslår i detta dokument en metod för beteendemodellering och onormala händelser upptäckt som använder låg nivå funktioner. I konventionella objektbaserade metoder, objekt identifieras, klassificeras och spåras för att lokalisera de med misstänkt beteende. Vi fortsätter direkt med händelsekarakterisering och beteendemodellering med hjälp av funktioner på låg nivå. Vi lär oss först statistik om samtidiga händelser i en spatio-temporal volym för att bygga den normala beteendemodellen, som kallas Co-Occurrence Matrix. Begreppet samtidiga händelser definieras med hjälp av ömsesidig information mellan sekvenser av rörelseetiketter. I den andra fasen används sedan co-occurrence-matrisen som en potentiell funktion i ett Markov Random Field-ramverk för att beskriva, som videoströmmarna i, sannolikheten för att observera nya aktivitetsvolymer. Co-occurrence matrisen används alltså för att upptäcka rörliga objekt vars beteende skiljer sig från de som observerats under träningsfasen. Intressant nog står Markov Random Field distribution implicit för hastighet, riktning, liksom den genomsnittliga storleken på objekten utan någon högre nivå ingripande. Dessutom, när spatio-temporal volymen är tillräckligt stor, co-occurence distributionen innehåller den genomsnittliga normala vägen följt av rörliga objekt. Vår metod har testats på olika inomhus- och utomhusvideor som representerar olika utmaningar.
Benezeth m.fl. REF använder låg nivå funktioner för att lära sig co-occurrence matris av normalt beteende, och tillämpa Markov slumpmässigt fält för att hitta avvikande beteenden.
Abnormality Detection Using Low-Level Co-occurring Events
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}