【摘要】：已有的異常行為檢測大多采用人工特征,然而人工特征計算復(fù)雜度高且在復(fù)雜場景下很難選擇和設(shè)計一種有效的行為特征.為了解決這一問題,結(jié)合堆積去噪編碼器和改進(jìn)的稠密軌跡,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)特征的異常行為檢測方法.為了有效地描述行為,利用堆積去噪編碼器分別提取行為的外觀特征和運動特征,同時為了減少計算復(fù)雜度,將特征提取約束在稠密軌跡的空時體積中;采用詞包法將特征轉(zhuǎn)化為行為視覺詞表示,并利用加權(quán)相關(guān)性方法進(jìn)行特征融合以提高特征的分類能力.最后,采用稀疏重建誤差判斷行為的異常.在公共數(shù)據(jù)庫CAVIAR和BOSS上對該方法進(jìn)行了驗證,并與其它方法進(jìn)行了對比試驗,結(jié)果表明了該方法的有效性.
[Abstract]:Most of the existing abnormal behavior detection uses artificial features, but artificial features have high computational complexity and it is difficult to select and design an effective behavior feature in complex scenarios. In order to solve this problem, an anomaly detection method based on depth learning features is proposed by combining the stack denoising encoder and the improved dense trajectory. In order to describe the behavior effectively, the stack denoising encoder is used to extract the appearance features and motion features of the behavior, and to reduce the computational complexity, the feature extraction is restricted to the space-time volume of the dense trajectory. The feature is transformed into behavioral visual word representation by word packet method, and the feature fusion is carried out by weighted correlation method to improve the classification ability of the feature. Finally, the sparse reconstruction error is used to judge the abnormal behavior. The method is verified on the common database CAVIAR and BOSS, and compared with other methods. The results show that the method is effective.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(50808025)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2390678