3D-Convolutional Neural Network with Generative Adversarial Network and Autoencoder for Robust Anomaly Detection in Video Surveillance

As the surveillance devices proliferate, various machine learning approaches for video anomaly detection have been attempted. We propose a hybrid deep learning model composed of a video feature extractor trained by generative adversarial network with deficient anomaly data and an anomaly detector bo...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	International journal of neural systems Jg. 30; H. 6; S. 2050034
Hauptverfasser:	Shin, Wonsup, Bu, Seok-Jun, Cho, Sung-Bae
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Singapore 01.06.2020
Schlagworte:	3D CNN generative adversarial network Video anomaly detection transfer learning machine learning
ISSN:	1793-6462, 1793-6462
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