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一种基于动态感知模型的异常发现方法
1
作者
谢锦生
郭立
李竞竞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第8期2539-2542,共4页
针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算,再提取运动注意块的...
针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算,再提取运动注意块的时空HNF特征使用稀疏编码算法训练生成字典。根据样本关于字典的重构误差是否超过预设阈值作为个体异常发现的判别标准。实验结果与测试数据库Ground Truth比较说明了该方法的有效性和实用性,且易于实现。
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关键词
稀疏表示
视频分析
动态感知
异常发现
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题名
一种基于动态感知模型的异常发现方法
1
作者
谢锦生
郭立
李竞竞
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
中国电子科技集团
公司
第三十八研究所数字技术部
安徽电信器材贸易工业有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第8期2539-2542,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61071173)
文摘
针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算,再提取运动注意块的时空HNF特征使用稀疏编码算法训练生成字典。根据样本关于字典的重构误差是否超过预设阈值作为个体异常发现的判别标准。实验结果与测试数据库Ground Truth比较说明了该方法的有效性和实用性,且易于实现。
关键词
稀疏表示
视频分析
动态感知
异常发现
Keywords
sparse representation
video analysis
motion perceptions
anomaly discovery
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于动态感知模型的异常发现方法
谢锦生
郭立
李竞竞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
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