Using CNN Models to Identify Suspicious and Criminal Behavior - A Survey of Current Research Trends

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco53203.2021.9663850
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In recent years there was significant progress in analyzing video recordings to identify criminal and suspicious behavior. Major types of machine learning architectures used in these studies are 2D and 3D Convolutional Neural Network (CNN) architecture. This article aims to review a notion of general CNN’s as well as their various modifications used for crime detection from video footage. In addition to the introduction to architectural details, this paper is focused on studying and comparing methods used in various studies on detecting criminal behavior using CNN neural architecture. Finally, the paper presents possible directions for future research in the given domain.