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Real-time Detection of Violent Behaviors with a Motion Descriptor

机译：使用运动描述符的实时检测暴力行为

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A real-time violent behavior detection algorithm based on a new descriptor is proposed. This descriptor reflects a common observation that the changes in both the magnitude and direction of movement in violent images are more abrupt than non-violent ones. During several frames, descriptor feature vectors consisting of descriptor values are generated, and they are inputs to the Support Vector Machine (SVM) classifier for discriminating violent actions from non-violent actions. Comparison experiments among the Motion Binary Pattern (MBP), the Violent Flow (ViF) and the proposed algorithm were conducted with three different types of datasets. In all datasets, the proposed algorithm was above 80% in the F-measure and outperformed the other methods in every case. (C) 2019 Society for Imaging Science and Technology.
机译：提出了一种基于新描述符的实时剧烈行为检测算法。 该描述符反映了常见的观察，即剧烈图像中运动的幅度和方向的变化比非暴力更突然更突然。 在几个帧期间，生成由描述符值组成的描述符特征向量，并且它们被输入到支持向量机（SVM）分类器，用于区分从非暴力行动的暴力动作。 运动二进制模式（MBP）中的比较实验，用三种不同类型的数据集进行剧烈流动（VIF）和所提出的算法。 在所有数据集中，在F测量中，所提出的算法高于80％，并且在每种情况下都能优于其他方法。 （c）2019年成像科技协会。

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