स्वयं-पर्यवेक्षित शिक्षण-आधारित वीडियो असामान्य पहचान पर एक सर्वेक्षण

वीडियो असामान्य पहचान (VAD) विभिन्न क्षेत्रों में आशाजनक अनुप्रयोग प्रस्तुत करती है, जो बुद्धिमत्ता, सुरक्षा और संचालन दक्षता को बढ़ावा देती है, जिससे उद्योग का विकास होता है। यह पत्र VAD के शोध पृष्ठभूमि और महत्व की जांच के साथ शुरू होता है, जो विभिन्न क्षेत्रों में इसकी प्रासंगिकता का गहन विश्लेषण प्रदान करता है। इसके पश्चात, एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण से, स्वयं-पर्यवेक्षित शिक्षण (SSL)-आधारित VAD मॉडलों में हाल के प्रगति को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत और संक्षेपित किया जाता है, उनके आधारभूत सिद्धांतों और लागू परिदृश्यों को स्पष्ट करते हुए। इसके अतिरिक्त, VAD में सामान्यत: प्रयुक्त डाटासेट्स को प्रस्तुत किया जाता है ताकि पाठकों को मॉडल मूल्यांकन और तुलनात्मक विश्लेषण को समझने में सहायता मिले। अंत में, VAD में भविष्य की दिशा-निर्देशों और वर्तमान चुनौतियों पर चर्चा की जाती है ताकि गहरी खोज को प्रोत्साहित किया जा सके और इस क्षेत्र की प्रगति को बढ़ावा दिया जा सके।