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结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法
被引量：
6
1
作者
胡正平
赵梦瑶
辛丙一
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期133-140,共8页
针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量...
针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量数据描述模型(SVDD).然后针对视频运动目标,提取局部纹理运动特征,采用SVDD获得围绕目标特征的超球体边界,构建运动目标正常行为模型.最后组合两部分以实现更全面的检测.公共数据集上的实验验证文中算法的有效性.
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关键词
模式识别
异常行为检测
时空运动特征
局部纹理运动特征
支持
向量
数据
描述
模型
(
svdd
)
下载PDF
职称材料
题名
结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法
被引量：
6
1
作者
胡正平
赵梦瑶
辛丙一
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
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期133-140,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.61771420)
河北省自然科学基金项目(No.F2016203422)资助。
文摘
针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量数据描述模型(SVDD).然后针对视频运动目标,提取局部纹理运动特征,采用SVDD获得围绕目标特征的超球体边界,构建运动目标正常行为模型.最后组合两部分以实现更全面的检测.公共数据集上的实验验证文中算法的有效性.
关键词
模式识别
异常行为检测
时空运动特征
局部纹理运动特征
支持
向量
数据
描述
模型
(
svdd
)
Keywords
Pattern Recognition
Abnormal Behavior Detection
Spatiotemporal Motion Feature
Local Texture Motion Feature
Support Vector Data Description Model(
svdd
)
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法
胡正平
赵梦瑶
辛丙一
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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