Anomaly Detection in Video Surveillance: A Novel Approach Based on SubTrajectory

Duc Vinh Ngo, Nang Toan Do, Luong Anh Tuan Nguyen

Tiêu đề	Anomaly Detection in Video Surveillance: A Novel Approach Based on SubTrajectory
Tác giả	Duc Vinh Ngo, Nang Toan Do, Luong Anh Tuan Nguyen
Nhà xuất bản	The 15th IEEE International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC 2016), Jan - 2016
Năm xuất bản	2016
Tóm tắt	In video surveillance based on motion trajectory, a moving object is considered abnormal if the distance from it to trajectory is greater than a threshold. If a trajectory is abnormal with sub-trajectory, it will be abnormal with entire trajectory. In this paper, a novel approach proposes to detect abnormal based on sub-trajectory with modified Hausdorff distance. Moreover, the anomaly detection based on sub-trajectory that can be done with complete trajectory and incomplete trajectory. The proposed technique is evaluated with 1000 datasets and each dataset consists of 260 trajectories. The result show that the technique detect abnormal with the time faster.
Toàn văn

Tags:

» Báo cáo khoa học (11/12/2021)

» Bài báo khoa học (10/12/2021)

» Một tiếp cận trong phát hiện và nhận dạng mặt người dưới sự trợ giúp của camera (04/04/2019)

» An Algorithm to Partition the field of View camera in automatic Surveillance system (01/04/2019)

» Một kỹ thuật chiếu sáng trong trưng bày ảo dựa và light map (01/04/2019)

» Một lược đồ thủy vân thuận nghịch khóa công khai cho cơ sở dữ liệu dựa trên kỹ thuật mở rộng các thuộc tính kiểu thực (27/04/2018)

» FHM+: Faster High-Utility Itemset Mining, Using Length Upper-Bound Reduction (27/04/2018)

» PHM: Mining Periodic High-Utility Itemsets (27/04/2018)

» An efficient algorithm for mining toprank-k frequent patterns (27/04/2018)

» An efficient algorithm for mining the top-k high utility itemsets, using novel threshold raising and pruning strategies (27/04/2018)

CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ