Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-02-14T03:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Vários métodos de mineração de dados têm sido propostos no últimosanos para descobrir diferentes tipos de padrões entre dois ou mais objetosem movimento. Apenas algumas obras identificam anomalias nocomportamento de objetos em torno de determinadas regiões de interesse(ROI), tais como câmeras de vigilância, edifícios comerciais, etc,que podem ser de interesse para diversos domínios de aplicação, principalmentena área de segurança. Neste trabalho são definidos novos tiposde comportamento anômalo de objetos em movimento em relação à regiãode interesse, incluindo surround, escape, return e avoidance. Combase nesses tipos de comportamento anômalo é proposto: (i) um algoritmopara calcular estes comportamentos; (ii) um conjunto de funçõespara pesar o grau de comportamento anômalo de cada objeto em movimento;e (iii) uma classificaçao dos objetos em movimento de acordocom o grau de comportamento anômalo em relação a um conjunto deregiões. O método proposto é avaliado com dados reais de trajetóriase é mostrado que o trabalho relacionado mais próximo não detecta oscomportamentos propostos e classifica os objetos considerando apenasum tipo de movimento anômalo.<br> / Abstract : Several data mining methods have been proposed in the last few yearsfor discovering different types of patterns among two or more movingobjects. Only a few works identify unusual behavior of objects aroundgiven Regions of Interest (ROI), such as surveillance cameras, commercialbuildings, etc, that may be interesting for several applicationdomains, mainly for security. In this thesis we define new types ofunusual behavior of moving objects in relation to ROI, including surround,escape, return, and avoidance. Based on these types of unusualbehavior we (i) present an algorithm to compute these behaviors, (ii)define a set of functions to weight the degree of unusual behavior ofevery moving object in the database, and (iii) rank the moving objectsaccording to the degree of unusual behavior in relation to a set of ROIs.We evaluate the proposed method with real trajectory data and showthat the closest work does not detect the proposed behaviors and ranksobjects considering only one type of unusual movement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/173268 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Barragana, Mateus de Oliveira |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Bogorny, Vania |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 80 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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