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저자정보
도정혁 (한국과학기술원) 심현준 (한국과학기술원) 이가영 (SK하이닉스) 백성호 (SK하이닉스) 김문철 (한국과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2021.11
수록면
1,534 - 1,541 (8page)

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본 연구는 저복잡도 듀얼 메모리 네트워크 기반으로 비디오 이상을 감지 (video anomaly detection)하는 효율적인 방법을 제안한다. 학습시 별도의 라벨 (label) 데이터가 필요 없는 보조 문제인 미래 프레임 예측으로 네트워크를 학습한 뒤, 본 문제인 비디오 이상 감지를 수행한다. 기존 연구와 차별된 굉장히 단순한 저복잡도 네트워크를 사용하여 경쟁력 있는 성능을 도출하였으며, 듀얼 메모리를 통해 외관 특징 (appearance feature)과 움직임 특징(motion feature)을 구별하여 정교한 미래 시퀀스 예측 및 이상 감지를 수행한다.
#Video anomaly detection #Unsupervised learning #Memory learning #Dual memory

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Method
4. Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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