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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,610 - 1,615 (6page)
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This paper proposes a novel perimeter intrusion prediction algorithm that can be applied to generic perimeter security systems. The proposed algorithm uses multiple probability mass functions that are computed using trajectory frequency information for different behaviour models: non-intrusive intention and intrusive intention. A Naive Bayes classifier is used to compute the intention probability for integrating multiple probabilities from different probability mass functions. The performance of the proposed algorithm is validated by numerical simulations and the classification characteristics are also discussed.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM STATEMENT
3. INTRUSION PREDICTION
4. PERFORMANCE ANALYSIS
5. NUMERICAL SIMULATIONS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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