تشخیص و مکان یابی رویداد های رایج و نادر در ویدیو با بکارگیری شبکه تخاصمی مولد

شناسایی رویداد های رایج و نادر در ویدیو یکی از مسائل مهم در حوزه تحلیل تصویر و ویدیو است. با توجه به عدم شناخت و در دسترس نبودن رویدادهای نادر، تشخیص آنها یک چالش محسوب می شود. امروزه، شبکه های ژرف یکی از بهترین ابزارها برای مدل سازی ویدیو هستند اما در این مساله با توجه به عدم وجود داده های برچسب دار از کلاس رویدادهای نادر، آموزش یک شبکه کانولوشنال ژرف به صورت معمول امکان پذیر نیست. با توجه به موفقیت شبکه های عصبی ژرف تخاصمی مولد، در این پژوهش یک شبکه ژرف یکپارچه (انتها به انتها) با الهام از شبکه های ژرف تخاصمی مولد برای تشخیص رویدادهای نادر ارائه شده است. این شبکه فقط با رویدادهای رایج و به صورت تخاصمی آموزش داده شده است. برای نمایش میزان عملکرد معماری پیشنهادی، از مجموعه دادگان استاندارد UCSDped1 و UCSDped2 به کارگیری شده است. معماری پیشنهادی روی مجموعه دادگان مذکور دارای نرخ خطای برابر به ترتیب 20% و 17% با سرعت پردازش 300 فریم بر ثانیه بوده است. این نتیجه علاوه بر ساختار یکپارچه شبکه و سادگی مرحله آموزش و آزمون آن، قابل مقایسه با نتایج روش های پیشرفته است.