DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM VÍDEOS UTILIZANDO AUTOCODIFICADORES CONVOLUCIONAIS

Abstract

A Detecção de Anomalias em Vídeos (DAV) é assunto recorrente em visãocomputacional. Neste trabalho, DAV refere-se ao problema de encontrar padrões emvídeos que se afastem de um conceito normal esperado. Assim, é proposto o estudodos Autocodificadores Convolucionais (ACC) como meio de aprendizado decaracterísticas aplicado ao problema de DAV. A metodologia proposta segue o viéshipotético-dedutivo, onde a principal hipótese de trabalho é que ACCs são capazesde aprender características relevantes na classificação de eventos consideradosanormais. Como resultados, é apresentado revisão da literatura sobre DAV e ACCs,além de experimento computacional utilizando a base dados UCSD-PED2.