【摘要】：針對傳統(tǒng)異常事件檢測算法沒有考慮視頻數(shù)據(jù)低秩特性的問題,提出了基于低秩稀疏編碼模型的字典學習算法。對提取的多尺度三維時空梯度特征進行K-均值聚類。利用低秩稀疏編碼模型進行每一個特征聚類的字典學習。通過迭代聚類和字典學習獲取所有的正常行為模式。采用公共數(shù)據(jù)集UCSD Ped1和Avenue檢測該算法的性能。與社會力(SF)、混合概率主成分分析(MPPCA)、社會力-混合概率主成分分析(SF-MPPCA)、混合動態(tài)紋理(MDT),Adam、子空間(Suspace)、稀疏組合學習框架(SCLF)7種方法對比,該文算法具有較高的正確率和較強的實時性。
[Abstract]:A dictionary learning algorithm based on low rank sparse coding model is proposed to solve the problem that the traditional anomaly event detection algorithm does not consider the low rank video data. The extracted multi-scale three-dimensional spatial-temporal gradient features are clustered by K-means. A low rank sparse coding model is used for dictionary learning of each feature clustering. All normal behavior patterns are obtained by iterative clustering and dictionary learning. The common data set UCSD Ped1 and Avenue are used to detect the performance of the algorithm. Compared with social force (SF), mixed probability principal component analysis (MPPCA), mixed dynamic texture (MDT) / add, and subspace (Suspace), sparse combinatorial learning framework (SCLF), the proposed algorithm has higher accuracy and better real time performance than that of social force (SF), mixed probability principal component analysis (SF-MPPCA), mixed dynamic texture (MDT) / add, and subspace (Suspace), sparse combinatorial learning framework (SCLF).
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心;江蘇省財經(jīng)職業(yè)技術學院機械電子與信息工程學院;南京理工大學計算機科學與工程學院;
【基金】：淮安市科技支撐計劃(HAS2014023)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2221785