Semi-supervised dictionary learning via local sparse constraints for violence detection

© 2017 Elsevier B.V. In this paper, we propose a novel semi-supervised learning framework for violence detection in video surveillance. With this framework, a classifier which distinguishes violent behavior from normal behavior can be trained using inexpensive unlabeled data with the assistance of human operators. Our approach can learn a single dictionary and a predictive linear classifier jointly. Specifically, we integrate the reconstruction error of labeled and unlabeled data, representation constraints and the coefficient incoherence into an objective function for dictionary learning, which enhances the representative and discriminative power of the established dictionary. This has contributed to that the dictionary and the classifier learned from the labeled set yield very small generalization error on unseen data. Experimental results on benchmark datasets have demonstrated the effectiveness of our approach in violence detection

Detección de situaciones de violencia física interpersonal en videos usando técnicas de aprendizaje profundo

Diseña una arquitectura con el modelo de red neuronal convolucional Xception y LSTM para la detección de violencia física interpersonal en los videos de sistemas de vigilancia. Debido al aumento de inseguridad en el país y como medida preventiva, se buscó reforzar el sistema de videovigilancia, donde se enfocó en la necesidad de integrar nuevas tecnologías para supervisar la seguridad ciudadana como es el caso del uso de la visión artificial. Para el entrenamiento, validación y prueba de la arquitectura del modelo propuesto, se utilizó los conjuntos de datos Hockey Fight Dataset y Real Life Violence Situations Dataset. Los resultados obtenidos en la exactitud de nuestra propuesta en el conjunto de datos Hockey Fight Dataset supero a todos los demás métodos. En el caso del conjunto de datos Real Life Violence Situations Dataset que cuenta 2000 videos en contraste de otros conjuntos de datos utilizados para la detección de violencia, se obtuvieron buenos resultados en la exactitud mayores al 90%.Perú. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Vicerrectorado de Investigación y Posgrado. Proyectos de Investigación con Financiamiento para Grupos de Investigación. PCONFIGI. Código: C21201361. Resolución: 005753-2021-R/UNMS