基于自适应稀疏组合学习的异常事件检测

• 作者: 谢森义 黄朝兵
• 来源期刊: 现代计算机：上半月版
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 稀疏组合学习 自适应策略 异常事件检测
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.4

摘要

为了克服稀疏组合学习在检测过程中不能自适应更新的不足,提出自适应稀疏组合学习策略,充分利用当前检测视频的正常特征,再训练稀疏组合来更新当前组合。采用公共数据集AVENUE检测该算法的性能。与其他相关算法进行实验比较,表明该算法具有较高的正确率和较快的检测速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄朝兵	武汉理工大学信息工程学院	14	74	5.0	8.0
2	谢森义	武汉理工大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0