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基于超像素时间上下文特征的异常行为检测
被引量：
2
1
作者
陈莹
何丹丹
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期3538-3545,共8页
为了更精准地定位拥挤视频中的异常行为,提出了基于超像素时间上下文特征的异常行为检测算法。特征表示阶段,对视频帧进行超像素分割,判断超像素是否属于前景。根据超像素的灰度直方图和位置信息找出其在相邻帧中最匹配超像素,计算最匹...
为了更精准地定位拥挤视频中的异常行为,提出了基于超像素时间上下文特征的异常行为检测算法。特征表示阶段,对视频帧进行超像素分割,判断超像素是否属于前景。根据超像素的灰度直方图和位置信息找出其在相邻帧中最匹配超像素,计算最匹配超像素的多尺度光流直方图特征均值作为超像素特征,以增强超像素特征在时间上的联系。检测阶段,采用稀疏组合学习算法对超像素进行异常判断。实验结果表明,该算法在UCSD和UMN库上的检测效果优于现有异常检测算法。
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关键词
异常行为检测
超像素
时间上下文特征
稀疏组合学习
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职称材料
题名
基于超像素时间上下文特征的异常行为检测
被引量：
2
1
作者
陈莹
何丹丹
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期3538-3545,共8页
基金
国家自然科学基金(61573168)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-15)
文摘
为了更精准地定位拥挤视频中的异常行为,提出了基于超像素时间上下文特征的异常行为检测算法。特征表示阶段,对视频帧进行超像素分割,判断超像素是否属于前景。根据超像素的灰度直方图和位置信息找出其在相邻帧中最匹配超像素,计算最匹配超像素的多尺度光流直方图特征均值作为超像素特征,以增强超像素特征在时间上的联系。检测阶段,采用稀疏组合学习算法对超像素进行异常判断。实验结果表明,该算法在UCSD和UMN库上的检测效果优于现有异常检测算法。
关键词
异常行为检测
超像素
时间上下文特征
稀疏组合学习
Keywords
anomaly detection
super-pixels
time context feature
sparse combination learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超像素时间上下文特征的异常行为检测
陈莹
何丹丹
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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