一种基于稀疏编码模型的视频异常发现方法

谢锦生; 郭立; 赵龙; 桂树

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一种基于稀疏编码模型的视频异常发现方法

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提出一种基于稀疏编码模型的视频异常发现方法,不仅可以检测"个体异常行为",同时也可以应用于"群体异常行为"检测.对个体异常和群体异常事件,分别提取HNF和多尺度运动直方图作为不同的特征,通过快速稀疏编码算法学习包含正常行为特征的字典,以特征关于字典稀疏表达的重构误差作为判断异常的标准,如重构误差大,则判断为异常.多尺度运动矢量直方图不仅减小了特征提取阶段的计算量,实验结果也证明了该特征在群体异常检测中的有效性,实现了帧级场景异常检测,与真实结果比较能更及时的报警异常出现的时刻.实验使用3种标准行为识别数据库,ROC曲线和AUC值证明了算法的实用性和有效性.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第4期|917-921|共5页
作者
谢锦生; 郭立; 赵龙; 桂树;
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作者单位

中国科学技术大学电子科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
异常检测; 稀疏编码; 时空兴趣点; 视频分析;

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