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A Unified Video Summarization for Video Anomalies Through Deep Learning
Kahlil Muchtar
, Muhammad Rizky Munggaran
, Adhiguna Mahendra
, Khairul Anwar
,
Chih Yang Lin
機械工程學系
研究成果
:
書貢獻/報告類型
›
會議論文篇章
›
同行評審
總覽
指紋
指紋
深入研究「A Unified Video Summarization for Video Anomalies Through Deep Learning」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Anomalous Events
100%
Deep Learning
100%
Anomalous Region
100%
Video Summarization
100%
Video Anomaly
100%
Time Constraints
50%
Qualitative Evaluation
50%
Unified Approach
50%
Deep Learning Methods
50%
Quantitative Evaluation
50%
Video Footage
50%
Video Surveillance System
50%
Surveillance Camera
50%
Public Safety
50%
Competitive Results
50%
Blob Analysis
50%
3D Deep Learning
50%
Anomaly Score
50%
Computer Science
Video Summarization
100%
Deep Learning Method
100%
Time Constraint
50%
Analysis Technique
50%
Learning Approach
50%
video surveillance system
50%
Surveillance Camera
50%
Engineering
Video Summarization
100%
Deep Learning Method
100%
Learning Approach
50%
Surveillance System
50%
Ten Year
50%
Public Safety
50%