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时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
被引量：
12
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作者
胡正平
张乐
尹艳华
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期386-395,共10页
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣...
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣块。其次利用三维卷积神经网络提取不同时空兴趣块的时空深度特征从而对原始视频序列进行三维描述。然后在字典学习时,采用AP聚类方法,将训练样本中具有代表性的特征作为字典,极大降低字典维度以及稀疏表示方法对计算内存的要求。本文将测试样本进行AP聚类后仅对具有代表性的聚类中心进行检测,在减少实验时间的同时削减了阈值对检测效果的敏感度。实验结果表明,与现有的检测方法相比本文方法具有优越性。
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关键词
异常检测
三维卷积神经网络
时空兴趣块
时空
深度特征
AP聚类
稀疏表示
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职称材料
题名
时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
被引量：
12
1
作者
胡正平
张乐
尹艳华
机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期386-395,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(61771420)
河北省自然科学基金面上项目(F2016203422)
文摘
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣块。其次利用三维卷积神经网络提取不同时空兴趣块的时空深度特征从而对原始视频序列进行三维描述。然后在字典学习时,采用AP聚类方法,将训练样本中具有代表性的特征作为字典,极大降低字典维度以及稀疏表示方法对计算内存的要求。本文将测试样本进行AP聚类后仅对具有代表性的聚类中心进行检测,在减少实验时间的同时削减了阈值对检测效果的敏感度。实验结果表明,与现有的检测方法相比本文方法具有优越性。
关键词
异常检测
三维卷积神经网络
时空兴趣块
时空
深度特征
AP聚类
稀疏表示
Keywords
abnormal detection
3D convolutional neural network
spatial-temporal interest cuboids
spatial-temporal deep feature
AP clustering
sparse representation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
胡正平
张乐
尹艳华
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019
12
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