WEKO3
アイテム
Abnormal Human Action Detection Based on GAN
http://hdl.handle.net/10228/00008211
http://hdl.handle.net/10228/00008211928fa129-6e2c-485c-a578-e5c360e5b16d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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ICAROB2021_OS14-3.pdf (325.8 kB)
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 = Conference Paper(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2021-04-22 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Abnormal Human Action Detection Based on GAN | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 著者 |
Sano, Tomoya
× Sano, Tomoya× 石川, 聖二× タン, ジュークイ
WEKO
399
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| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | One of the important roles of a camera surveillance system is to detect abnormal human actions or events. In this study, we propose a method of abnormal human actions/events detection method using Generative Adversarial Nets (GAN). In anomaly action detection, the main problem is that the image data of abnormal human actions is more difficult to obtain than normal human actions. To solve this difficulty, we use only normal human action data in the employed training network and those actions not recognized as normal are judged as abnormal. Experimental results show effectiveness of the proposed method. | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 備考 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2021), January 21-24, 2021, Higashi-Hiroshima (オンライン開催に変更) | |||||||||||
| 書誌情報 |
en : Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2021) p. 287-290, 発行日 2021-01-22 |
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| 出版社 | ||||||||||||
| 出版社 | ALife Robotics | |||||||||||
| DOI | ||||||||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.5954/ICAROB.2021.OS14-3 | |||||||||||
| ISBN | ||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||
| 関連識別子 | 978-4-9908350-6-4 | |||||||||||
| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2435-9157 | |||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2021) | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | anomaly detection | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | camera surveillance system | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | CNN | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | GAN | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | optical flow | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||
| 研究者情報 | ||||||||||||
| URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/35_ja.html | |||||||||||
| 論文ID（連携） | ||||||||||||
| 値 | 10360492 | |||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||
| 値 | 8573 | |||||||||||
