コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

標準パフォーマンス測定を用いた人間活動ベースの異常および検出モデルの評価

ヤスミン・ナザリ*

ビデオ監視におけるオンライン異常の識別は、リアルタイム、ビデオのノイズ、例外、およびターゲットのため、困難な課題です。ビデオ処理モデルをテストして異常検出を行う、従来の方向ベースの異常検出モデル。この論文は、ビデオのノイズと異常検出の問題に取り組むことを目的としています。この論文では、エッジベースのアプローチ、ダイアグラムベースのグループ化計算、および配置モデルを使用して、インテリジェントな分離ベースのグループ バンチングおよび特性評価モデルを実行しました。テスト結果では、提案されたモデルは、従来の連続的な異常検出モデルと比較して、計算による識別率が高いことが示されました。