Littérature scientifique sur le sujet « VIDEO ANOMALY DETECTION »
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Articles de revues sur le sujet "VIDEO ANOMALY DETECTION"
Zhang, Yuxing, Jinchen Song, Yuehan Jiang et Hongjun Li. « Online Video Anomaly Detection ». Sensors 23, no 17 (26 août 2023) : 7442. http://dx.doi.org/10.3390/s23177442.
Texte intégralde Paula, Davi D., Denis H. P. Salvadeo et Darlan M. N. de Araujo. « CamNuvem : A Robbery Dataset for Video Anomaly Detection ». Sensors 22, no 24 (19 décembre 2022) : 10016. http://dx.doi.org/10.3390/s222410016.
Texte intégralDuong, Huu-Thanh, Viet-Tuan Le et Vinh Truong Hoang. « Deep Learning-Based Anomaly Detection in Video Surveillance : A Survey ». Sensors 23, no 11 (24 mai 2023) : 5024. http://dx.doi.org/10.3390/s23115024.
Texte intégralMonakhov, Vladimir, Vajira Thambawita, Pål Halvorsen et Michael A. Riegler. « GridHTM : Grid-Based Hierarchical Temporal Memory for Anomaly Detection in Videos ». Sensors 23, no 4 (13 février 2023) : 2087. http://dx.doi.org/10.3390/s23042087.
Texte intégralYuan, Hongchun, Zhenyu Cai, Hui Zhou, Yue Wang et Xiangzhi Chen. « TransAnomaly : Video Anomaly Detection Using Video Vision Transformer ». IEEE Access 9 (2021) : 123977–86. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3109102.
Texte intégralSun, Che, Chenrui Shi, Yunde Jia et Yuwei Wu. « Learning Event-Relevant Factors for Video Anomaly Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 2384–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25334.
Texte intégralLi, Nannan, Xinyu Wu, Huiwen Guo, Dan Xu, Yongsheng Ou et Yen-Lun Chen. « Anomaly Detection in Video Surveillance via Gaussian Process ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, no 06 (12 août 2015) : 1555011. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415550113.
Texte intégralSun, Li, Zhiguo Wang, Yujin Zhang et Guijin Wang. « A Feature-Trajectory-Smoothed High-Speed Model for Video Anomaly Detection ». Sensors 23, no 3 (2 février 2023) : 1612. http://dx.doi.org/10.3390/s23031612.
Texte intégralBansod, Suprit, et Abhijeet Nandedkar. « Transfer learning for video anomaly detection ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 36, no 3 (26 mars 2019) : 1967–75. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-169908.
Texte intégralYang, Fan, Zhiwen Yu, Liming Chen, Jiaxi Gu, Qingyang Li et Bin Guo. « Human-Machine Cooperative Video Anomaly Detection ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 4, CSCW3 (5 janvier 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3434183.
Texte intégralThèses sur le sujet "VIDEO ANOMALY DETECTION"
Tran, Thi Minh Hanh. « Anomaly detection in video ». Thesis, University of Leeds, 2018. http://etheses.whiterose.ac.uk/22443/.
Texte intégralTziakos, Ioannis. « Subspace discovery for video anomaly detection ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2010. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/387.
Texte intégralLeach, Michael Jeremy Vincent. « Automatic human behaviour anomaly detection in surveillance video ». Thesis, Heriot-Watt University, 2015. http://hdl.handle.net/10399/3014.
Texte intégralAu, Carmen E. « Compression-based anomaly detection for video surveillance applications ». Thesis, McGill University, 2006. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=98598.
Texte intégralThe use of a compression-based technique inherently reduces the heavy computational and storage demands that other video surveillance applications typically have placed on the system. In order to further reduce the computational and storage load, the anomaly detection algorithm is applied to edges and people, which are image features that have been extracted from the images acquired by the camera.
Laxhammar, Rikard. « Conformal anomaly detection : Detecting abnormal trajectories in surveillance applications ». Doctoral thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-8762.
Texte intégralIsupova, Olga. « Machine learning methods for behaviour analysis and anomaly detection in video ». Thesis, University of Sheffield, 2017. http://etheses.whiterose.ac.uk/17771/.
Texte intégralSpasic, Nemanja. « Anomaly Detection and Prediction of Human Actions in a Video Surveillance Environment ». Thesis, University of Cape Town, 2007. http://pubs.cs.uct.ac.za/archive/00000449/.
Texte intégralGarcía, Ling Carlos. « Graphical Glitch Detection in Video Games Using CNNs ». Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-273574.
Texte intégralDetta projekt svarar på följande forskningsfråga: Kan man använda Convolutional Neural Networks för att upptäcka felaktiga bilder i videospel? Vi fokuserar på de vanligast förekommande grafiska defekter i videospel, felaktiga textures (sträckt, lågupplöst, saknas och platshållare). Med hjälp av en systematisk process genererar vi data med både normala och felaktiga bilder. För att hitta defekter använder vi CNN via både Classification och Semantic Segmentation, med fokus på den första metoden. Den bäst presterande Classification-modellen baseras på ShuffleNetV2 och når 80.0%, 64.3%, 99.2% och 97.0% precision på respektive sträckt-, lågupplöst-, saknas- och platshållare-buggar. Detta medan endast 6.7% av negativa datapunkter felaktigt klassifieras som positiva. Denna undersökning ser även till hur modellen generaliserar till olika grafiska miljöer, vilka de primära orsakerna till förvirring hos modellen är, hur man kan bedöma säkerheten i nätverkets prediktion och hur man bättre kan förstå modellens interna struktur.
Thornton, Daniel Richard. « Unusual-Object Detection in Color Video for Wilderness Search and Rescue ». BYU ScholarsArchive, 2010. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/2452.
Texte intégralCheng, Guangchun. « Video Analytics with Spatio-Temporal Characteristics of Activities ». Thesis, University of North Texas, 2015. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc799541/.
Texte intégralLivres sur le sujet "VIDEO ANOMALY DETECTION"
Isupova, Olga. Machine Learning Methods for Behaviour Analysis and Anomaly Detection in Video. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-75508-3.
Texte intégralIsupova, Olga. Machine Learning Methods for Behaviour Analysis and Anomaly Detection in Video. Springer, 2018.
Trouver le texte intégralIsupova, Olga. Machine Learning Methods for Behaviour Analysis and Anomaly Detection in Video. Springer, 2019.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "VIDEO ANOMALY DETECTION"
Bala, Raja, et Vishal Monga. « Video Anomaly Detection ». Dans Computer Vision and Imaging in Intelligent Transportation Systems, 227–56. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/9781118971666.ch9.
Texte intégralHe, Xinyu, Fei Yuan et Yi Zhu. « Drowning Detection Based on Video Anomaly Detection ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 700–711. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87361-5_57.
Texte intégralZhu, Yuansheng, Wentao Bao et Qi Yu. « Towards Open Set Video Anomaly Detection ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 395–412. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19830-4_23.
Texte intégralZhu, Sijie, Chen Chen et Waqas Sultani. « Video Anomaly Detection for Smart Surveillance ». Dans Computer Vision, 1–8. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03243-2_845-1.
Texte intégralZhang, Yunzuo, Kaina Guo, Zhaoquan Cai et Tianshan Fu. « Crowd Anomaly Detection in Surveillance Video ». Dans Advances in Artificial Intelligence and Security, 3–15. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-06761-7_1.
Texte intégralZhu, Sijie, Chen Chen et Waqas Sultani. « Video Anomaly Detection for Smart Surveillance ». Dans Computer Vision, 1315–22. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_845.
Texte intégralYadav, Divakar, Arti Jain, Saumya Asati et Arun Kumar Yadav. « Video Anomaly Detection for Pedestrian Surveillance ». Dans Computer Vision and Machine Intelligence, 489–500. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-7867-8_39.
Texte intégralZhao, Chunyue, Beichen Li, Qing Wang et Zhipeng Wang. « Video Anomaly Detection Based on Hierarchical Clustering ». Dans Human Centered Computing, 547–59. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-15127-0_55.
Texte intégralReiter, Wolfgang. « Video Anomaly Detection in Post-Procedural Use of Laparoscopic Videos ». Dans Informatik aktuell, 101–6. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-29267-6_22.
Texte intégralGnouma, Mariem, Ridha Ejbali et Mourad Zaied. « Video Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 87–96. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20005-3_9.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "VIDEO ANOMALY DETECTION"
Liu, Wen, Weixin Luo, Zhengxin Li, Peilin Zhao et Shenghua Gao. « Margin Learning Embedded Prediction for Video Anomaly Detection with A Few Anomalies ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/419.
Texte intégralCavas, Sumeyye, Muhammet Sebul Beratoglu et Behcet Ugur Toreyin. « Anomaly Detection In Compressed Video ». Dans 2021 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/siu53274.2021.9478048.
Texte intégralDoshi, Keval, et Yasin Yilmaz. « Towards Interpretable Video Anomaly Detection ». Dans 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/wacv56688.2023.00268.
Texte intégralJing Wang et Zhijie Xu. « Crowd Anomaly Detection for Automated Video Surveillance ». Dans 6th International Conference on Imaging for Crime Prevention and Detection (ICDP-15). Institution of Engineering and Technology, 2015. http://dx.doi.org/10.1049/ic.2015.0102.
Texte intégralWu, Jie, Wei Zhang, Guanbin Li, Wenhao Wu, Xiao Tan, Yingying Li, Errui Ding et Liang Lin. « Weakly-Supervised Spatio-Temporal Anomaly Detection in Surveillance Video ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/162.
Texte intégralLv, Hui, Chunyan Xu et Zhen Cui. « Global Information Guided Video Anomaly Detection ». Dans MM '20 : The 28th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3394171.3416277.
Texte intégralJiang, Fan, Junsong Yuan, Sotirios A. Tsaftaris et Aggelos K. Katsaggelos. « Video anomaly detection in spatiotemporal context ». Dans 2010 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2010.5650993.
Texte intégralSun, Che, Yunde Jia et Yuwei Wu. « Evidential Reasoning for Video Anomaly Detection ». Dans MM '22 : The 30th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3503161.3548091.
Texte intégralAu, C. E., S. Skaff et J. J. Clark. « Anomaly Detection for Video Surveillance Applications ». Dans 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06). IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2006.273.
Texte intégralMeher, Chinmaya Kumar, Rashmiranjan Nayak et Umesh Chandra Pati. « Video Anomaly Detection Using Variational Autoencoder ». Dans 2022 IEEE 2nd International Symposium on Sustainable Energy, Signal Processing and Cyber Security (iSSSC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/isssc56467.2022.10051511.
Texte intégral