Abnormal Behavior Detection in Gait Analysis Using Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this study encompasses the burgeoning field of abnormal behavior detection through computer vision, with a specific emphasis on gait analysis.A foundational gait model has been constructed, deriving from an extensive analysis of various gait types.The research endeavors to establish a model capable of discerning individual abnormal behavior, predicated on their walking patterns.A meticulous evaluation and comparison of three predominant feature extraction methodologies-Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Pattern (LBP), and Center Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP)-constitute the core of this study.These techniques have been selected owing to their prevalent application and validated efficacy across numerous computer vision domains.Following feature extraction, the classification stage is initiated, utilizing Convolutional Neural Networks (CNNs), a paradigm of deep learning algorithms.The methodology has undergone rigorous testing and evaluation on a comprehensive dataset, inclusive of both standard and aberrant behavioral instances.A high performance level, signified by a 99% accuracy rate, was achieved through the application of the CS-LBP method for abnormal behavior detection.The empirical results underscore the significance of gait feature extraction methods in augmenting the system's proficiency in anomaly detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».