本文選題：低秩逼近 + 視頻分析　； 參考：《南京理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,低秩逼近理論在模式識別和計算機視覺領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用,比如:協(xié)同過濾,圖像配準、視頻去噪等研究,但是很少有研究將其用于視頻序列中的異常事件檢測。本文在低秩逼近算法理論的基礎(chǔ)上,針對視頻數(shù)據(jù)的低秩特性,將低秩逼近算法改進應(yīng)用于視頻序列中的異常事件檢測當中。本文的主要工作和研究內(nèi)容如下:(1)提出了基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的異常事件檢測方法。如何從龐大的視頻數(shù)據(jù)中挖掘行為模式的關(guān)鍵信息而摒棄冗余內(nèi)容,以及提高異常事件的檢測效率是本文所要解決的關(guān)鍵問題。針對該問題,本文引入了低秩組稀疏編碼(LASSC)模型,提出了一種基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的異常事件檢測方法。實驗結(jié)果表明,該方法提高異常事件檢測準確率,并且還極大地改善時間效率。(2)提出了基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的自適應(yīng)異常事件檢測方法�；诘椭冉Y(jié)構(gòu)化稀疏表示的異常事件檢測方法有時候會將正常測試樣本檢測為異常事件,導致出現(xiàn)異常事件檢測的錯誤接收率較高的情況。考慮到字典學習過程中的低秩信息沒有被充分利用,本文實現(xiàn)了將低秩組稀疏字典和對應(yīng)的低秩信息一起用于視頻事件重建,提出了一種基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的自適應(yīng)異常事件檢測方法。該方法包括兩個主要階段:基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的字典學習以及基于低秩組稀疏字典的加權(quán)視頻事件重建。實驗結(jié)果表明,該方法在保證較高時間效率的同時還有效地提高了檢測準確率。(3)實現(xiàn)了一種改進的基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的自適應(yīng)異常事件檢測方法。針對直接利用LASSC模型進行字典學習導致時間效率不高的問題,本文把低秩組稀疏字典作為初始字典進一步擬合目標函數(shù),提出一種改進的基于低秩結(jié)構(gòu)化稀疏表示的自適應(yīng)異常事件檢測方法。實驗結(jié)果表明,該方法在保證檢測準確率的同時還提高了時間效率。
[Abstract]:In recent years, low rank approximation theory has been widely used in the fields of pattern recognition and computer vision, such as collaborative filtering, image registration, video denoising, etc. In this paper, based on the theory of low rank approximation algorithm and considering the low rank characteristic of video data, the low rank approximation algorithm is improved to detect abnormal events in video sequences. The main work and research contents of this paper are as follows: 1) an anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation is proposed. How to mine the key information of behavior pattern from the huge video data and abandon redundant content and improve the detection efficiency of abnormal events are the key problems to be solved in this paper. In order to solve this problem, this paper introduces the low rank group sparse coding (LASSC) model, and proposes an anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation. Experimental results show that the proposed method improves the accuracy of anomaly detection and greatly improves the time efficiency.) an adaptive anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation is proposed. The method of anomaly event detection based on low rank structured sparse representation sometimes detects normal test samples as abnormal events, which leads to high error reception rate of abnormal event detection. Considering that the low rank information in the dictionary learning process is not fully utilized, this paper proposes a low rank sparse dictionary with the corresponding low rank information for video event reconstruction. An adaptive anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation is proposed. The method includes two main stages: dictionary learning based on low rank structured sparse representation and weighted video event reconstruction based on low rank sparse dictionary. Experimental results show that the proposed method not only ensures high time efficiency but also improves the detection accuracy effectively. It implements an improved adaptive anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation. In order to solve the problem of low efficiency due to the direct use of LASSC model in dictionary learning, this paper takes the low rank sparse dictionary as the initial dictionary to further fit the objective function. An improved adaptive anomaly event detection method based on low rank structured sparse representation is proposed. The experimental results show that the method not only ensures the detection accuracy but also improves the time efficiency.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1793866