基于自反馈最优子类挖掘的视频异常检测算法

摘要：

视频异常检测算法是视频处理领域的研究热点之一,用于检测视频中是否包含异常事件.然而,由于没有异常样本参与训练过程,且异常样本与正常样本之间存在一定程度的相似性,因此很难设计出一种有辨识力的异常检测模型.为了解决上述问题,文中首先提出了一种基于相似度保持和样本恢复的特征选择方法,该方法能够保留正常样本的相似关系,进而可以学习到能够准确描述正常事件的特征.其次,将异常事件检测任务转化为分类任务,并提出了一种自反馈最优子类挖掘方法来获得最优分类器.如果一个测试样本被所有分类器判断为异常,则该样本最终将被判定为异常.在公共视频数据集(Avenue数据集、UCSD Ped2数据集)上进行的大量实验的结果表明,所提异常事件检测算法可以取得很好的结果.

关键词：视频异常事件检测;特征选择;自反馈;最优子类挖掘;一类支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：TN911.73

资助基金：国际合作与交流 NFSC项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：199-205