No abstract

Günümüzde yaygın olarak kullanılan kameralar otomatik gözetim sistemlerinin gelişmesine katkıda bulunmuştur. Gözetim sistemleri ile birlikte video görüntülerinde olağandışı durumların tespiti çalışmalarına olan ilgi artmıştır. Anomali olarak da isimlendirilebilen bu durumlar başta güvenlik olmak üzere pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada video görüntülerinde anomali tespiti ve ilgili çalışmalar incelenmiştir. Anomali tespiti ve gözetim, özellik çıkarımı, eğitim ve öğrenme, modelleme ve sınıflandırma algoritmaları üzerinde durulmuştur.Anahtar kelimeler: Video analizi, anomali tespiti, video gözetim sistemleri, anomali tespit yöntemleri.

In this paper, we present an anomaly detection and localization system for surveillance systems. A new feature descriptor is proposed. The spatio-temporal identifiers are obtained by using optical flow histogram and the structural similarity index from the videos that contain normal conditions. An artificial neural network, Selforganizing maps are used in modeling. The proposed system has been tested on the UCSD dataset.