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基于视频图像块模型的局部异常行为检测
被引量：
1
1
作者
程艳云
朱松豪
+1 位作者
徐国政
梁志伟
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第1期32-40,共9页
为提高视频监控下局部异常行为检测的准确性和快速性,文中提出一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法。该方法首先进行基于梯度直方图的视频图像块提取和基于时空相关性的视频图像块优化;然后,对视频图像块进行基于张量投票的...
为提高视频监控下局部异常行为检测的准确性和快速性,文中提出一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法。该方法首先进行基于梯度直方图的视频图像块提取和基于时空相关性的视频图像块优化;然后,对视频图像块进行基于张量投票的正常行为模型学习和基于时空相似性的异常行为模型学习;最后,依据学习结果进行视频图像块的局部异常行为检测,确定异常区域并进行有效的标记。在通用UCSD数据集和Subway数据集上的实验结果表明,文中所提方法能有效提高局部异常行为检测的准确性和检测的效率。
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关键词
异常行为检测
视频图像块
UCSD数据集
Subway数据集
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题名
基于视频图像块模型的局部异常行为检测
被引量：
1
1
作者
程艳云
朱松豪
徐国政
梁志伟
机构
南京邮电大学自动化学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第1期32-40,共9页
基金
江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师人才计划(2014年
2016年)资助项目
文摘
为提高视频监控下局部异常行为检测的准确性和快速性,文中提出一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法。该方法首先进行基于梯度直方图的视频图像块提取和基于时空相关性的视频图像块优化;然后,对视频图像块进行基于张量投票的正常行为模型学习和基于时空相似性的异常行为模型学习;最后,依据学习结果进行视频图像块的局部异常行为检测,确定异常区域并进行有效的标记。在通用UCSD数据集和Subway数据集上的实验结果表明,文中所提方法能有效提高局部异常行为检测的准确性和检测的效率。
关键词
异常行为检测
视频图像块
UCSD数据集
Subway数据集
Keywords
anomaly behavior detection
video block
UCSD dataset
Subway dataset
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频图像块模型的局部异常行为检测
程艳云
朱松豪
徐国政
梁志伟
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017
1
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参考文献
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