基于AlexNet的视频异常检测技术

• 作者: 陈华华 雷丽莹
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 异常检测 AlexNet 一类支持向量机 迁移学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2018.06.004

摘要

考虑到异常检测问题中正负样本严重失衡,难以满足卷积神经网络训练对样本的要求,提出了基于AlexNet模型的异常检测模型.在数据预处理阶段,通过隔帧采样的方式生成3组训练数据,并利用预训练的AlexNet模型提取相应的3组图像特征,最后通过并联的形式训练3组一类支持向量机模型1SVM,在测试阶段对3个1SVM的结果进行投票,获得最终的检测结果.以UMN数据集作为实验数据进行实验,算法的等错误率为1.8,优于其他算法,充分说明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华华	杭州电子科技大学通信工程学院	33	223	9.0	14.0
2	雷丽莹	杭州电子科技大学通信工程学院	1	1	1.0	1.0