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An adaptive classifier Based Approach for Crowd Anomaly Detection

Computers, Materials & Continua 2022年第7期72卷 349-364页

作者： Sofia Nishath P.S.Nithya Darisini School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of TechnologyChennai600127India

Crowd Anomaly Detection has become a challenge in intelligent video surveillance system and *** video surveillance systems make extensive use of data mining,machine learning and deep learning *** this paper a novel approach is proposed to identify abnormal occurrences in crowded situations using deep *** this approach,adaptive googlenet neural network classifier with Multi-Objective Whale Optimization Algorithm are applied to predict the abnormal video frames in the crowded *** use multiple instance learning(MIL)to dynamically develop a deep anomalous ranking *** technique predicts higher anomalous values for abnormal video frames by treating regular and irregular video bags and video *** use the multi-objective whale optimization algorithm to optimize the entire process and get the best *** performance parameters such as accuracy,precision,recall,and F-score are considered to evaluate the proposed technique using the Python simulation *** simulation results show that the proposed method performs better than the conventional methods on the public live video dataset.

关键词： Abnormal event detection adaptive googlenet neural network classifier multiple instance learning multi-objective whale optimization algorithm

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