基于SFV的暴力群体行为检测算法

• 作者: 倪俊 孙锬锋 蒋兴浩
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 暴力人群行为检测 局部特征描述子 时空不变性特征 Fisher向量编码
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 99-102,109
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.10.026

摘要

提出一种基于深度学习思想的暴力群体行为检测算法.该算法分为三个阶段,第一阶段提取一种被称为SC-ISA的时空不变性特征;在第二阶段,运用max-pooling方法与Stacked Fisher Vector Coding (SFV)结合进行特征量化;在第三阶段,运用SVM分类算法对视频进行分类检测.该算法在Crowd Violence dataset上进行了仿真实验,视频测试结果表明,其准确性和检测速度都优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋兴浩	上海交通大学电子信息与电气工程学院	80	598	12.0	22.0
2	孙锬锋	上海交通大学电子信息与电气工程学院	49	353	10.0	18.0
3	倪俊	上海交通大学电子信息与电气工程学院	3	1	1.0	1.0