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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 한보형
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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본 논문에서는 약지도 기반 영상 내 이상 사건 탐지 문제를 해결하기 위해 흡수 마르 코프 체인(Absorbing Markov Chain, AMC) 기반 깊은 신경망 프레임워크를 제안한다. 제안하는 모델은 공동 최적화되는 약지도 기반 이진 분류 네트워크와 그래프 컨볼루션 네트워크(Graph Convolutional Network, GCN)로 구성된다. 흡수 마르코프 체인을 레이블 잡음(noise) 여과를 위한 후처리 과정으로 사용하는 이전 연구들과 달리, 제안된 방식에서는 흡수 마르코프 체인을 모델의 일부분으로 사용하여 end-to-end 학습 네트워크로 구현한다. 흡수 마르코프 체인 모듈을 깊은 신경망 모델로 통합하는 것은 관련된 파라미터를 자동으로 학습 가능하게 하며, 이는 이상 사건 탐지 모델과 흡수 마르코프 체인 모델 간의 결합을 통해 세그먼트 별 예측 결과를 향상시킨다. 제안하는 알고리즘은 영상 내 이상 사건 탐지 데이터셋인 UCF- Crime 과 ShanghaiTech 에서 state-of-the-art 와 견줄만한 성능을 달성하였다.
목차
제 1 장 서 론 1제 1 절 연구의 배경 1제 2 장 관련 연구 4제 1 절 비디오 내 이상 사건 탐지 4제 2 절 흡수 마르코프 체인 5제 3 장 사전 지식 6제 1 절 흡수 마르코프 체인과 흡수 시간 6제 4 장 제안하는 알고리즘 7제 1 절 개요 7제 2 절 약지도 기반 이상 사건 탐지 모델 8제 3 절 그래프 컨볼루션 네트워크 9제 4 절 흡수 마르코프 체인을 활용한 이상 사건 탐지 10제 5 절 가우시안 혼합 모델 기반 의사 레이블 11제 6 절 학습 과정 11제 5 장 실험 및 결과 13제 1 절 데이터셋 13제 2 절 정량적 결과 13제 3 절 Ablation 실험 15제 4 절 AMC 학습의 효과 17제 5 절 정성적 결과 17제 6 장 결 론 19참고문헌 20Abstract 22
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