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使用卷积长短期记忆学习检测暴力视频
本文提出了一个基于深度学习神经网络的方法来自动识别监控视频中的暴力行为，具有很高的识别精度。该方法采用卷积神经网络和长短时记忆网络，能够捕捉到视频中局部的时空特征，实现对局部运动的分析，并通过对相邻帧的差异计算来增强所提出方法的识别功能。实
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7 years ago
ICCV
多尺度深度学习架构用于人员再识别
本篇研究提出了一种新的多尺度深度学习模型，能够在不同尺度上学习深度的区分特征，并自动确定最适合匹配的尺度，明确地学习不同空间位置提取区分特征的重要性，实验证明该模型在多项基准测试中优于现有技术。
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7 years ago
使用用户描述的运动和物体属性在长时间的监控视频中进行检索
该研究针对长时间监控视频提出了基于内容的检索方法，并使用局部时空特征进行轻量级处理，最终实现通过动态规划将局部匹配汇集成与用户指定事件相关的完整视频段的目的。该方法克服了施工路线漫长、视频内容对比度低以及物体遮挡等难题，并可用于计数、移动模
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10 years ago
用于监控场景中混杂图像序列的低复杂度静态背景估计算法
针对实际情况中真实背景模型不可用的问题，该篇论文提出了一种低计算和内存需求的用于静态背景估计的顺序技术，并将图像序列进行分块分析，实验结果显示与之前的中值过滤和 “稳定强度区间” 方法相比有较优的背景估计效果，结合前景分割算法可以使前景分割
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11 years ago
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