基于特征融合的视频异常事件检测方法

• 作者: 姚明海 林英建 王娜
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征融合 异常事件 特征选择 相关性分析
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 441-448
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 4097字
• 语种: 中文

摘要

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息,以提高异常事件的检测效率,从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法.利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取.通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择,从而去除特征集合中的冗余信息,提高异常事件检测的效率和准确性.实验结果表明,该方法的检测准确率都优于其他传统方法,能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林英建	渤海大学大学基础教研部	12	44	2.0	6.0
2	姚明海	渤海大学大学基础教研部	33	184	6.0	13.0
3	王娜	锦州师范高等专科学校计算机系	14	104	3.0	10.0