一种基于局部时空特征的视频异常检测方案

• 作者: 周红志 程向阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视频异常检测 时空特征 数据维度 特征描述符 K最邻近距离 分值
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 203-208,213
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.04.039

摘要

针对目前大多数视频异常检测方案在局部异常检测上的不足,提出一种基于局部时空特征的视频异常检测方案.该方案先提取运动描述符,再量化拆分,对每个特征描述符使用不同标度的时间-空间滤波器,获得各时间-空间区域的平滑估计,为训练和测试视频计算出各区域的局部K最邻近(KNN)距离,根据上述局部KNN距离,得出测试和训练视频的总体分值.对总体分值排名,确定异常.将该方案在公共数据集(UCSD数据集、人群异常UMN数据集、U型转弯数据集)上进行测试,结果表明,该方案的误差率、曲线下面积等性能指标优于现有的视频异常检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程向阳	阜阳师范学院信息工程学院	50	228	9.0	14.0
2	周红志	阜阳师范学院信息工程学院	33	77	4.0	8.0