本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)樣本選擇與主動學(xué)習(xí)的視頻異常行為檢測算法

  更多相關(guān)文章： 視頻監(jiān)控 異常行為檢測 主動學(xué)習(xí)

【摘要】：隨著日益突出的公共安全問題,視頻監(jiān)控異常行為檢測成為計算機視覺的一個研究熱點.文中結(jié)合視頻異常檢測數(shù)據(jù)集,提出基于加權(quán)樣本選擇與主動學(xué)習(xí)的視頻異常行為檢測算法.根據(jù)視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)集的分布特性,選擇合適的權(quán)重值消除不平衡數(shù)據(jù)集對分類器的影響,通過主動學(xué)習(xí)的方式選取少量異常不確定樣本,不斷迭代更新檢測模型,適應(yīng)復(fù)雜多變的異常事件.實驗表明,在UCSD異常行為檢測數(shù)據(jù)集上,相比傳統(tǒng)方法,文中方法具有更好的檢測性能.
【作者單位】： 南京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)系計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室;伊犁師范學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;南京大學(xué)軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心;Department
【關(guān)鍵詞】： 視頻監(jiān)控 異常行為檢測 主動學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61432008,61305068,61321491,61363066) 江蘇省高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(No.CXZZ13_0055)資助~~
【分類號】：TN948.6
【正文快照】： Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61432008,61305068,61321491,61363066),Graduate ResearchInnovation Program of Jiangsu Province(No.CXZZ13_0055)4(Department of Computer Science,University of Illinois,Urbana-Champaign 61801)LIN Li

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本文編號：742074