在线异常事件检测的时序建模

• 作者: 卿来云 张建功 苗军
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 异常事件检测 弱监督学习 多示例学习 注意力机制 时序卷积网络
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 206-212
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200900093

摘要

弱监督异常事件检测是一项极富挑战性的任务,其目标是在已知正常和异常视频标签的监督下,定位出异常发生的具体时序区间.文中采用多示例排序网络来实现弱监督异常事件检测任务,该框架在视频被切分为固定数量的片段后,将一个视频抽象为一个包,每个片段相当于包中的示例,多示例学习在已知包类别的前提下训练示例分类器.由于视频有丰富的时序信息,因此重点关注监控视频在线检测的时序关系.从全局和局部角度出发,采用自注意力模块学习出每个示例的权重,通过自注意力值与示例异常得分的线性加权,来获得视频整体的异常分数,并采用均方误差损失训练自注意力模块.另外,引入LSTM和时序卷积两种方式对时序建模,其中时序卷积又分为单一类别的时序空洞卷积和融合了不同空洞率的多尺度的金字塔时序空洞卷积.实验结果显示,多尺度的时序卷积优于单一类别的时序卷积,时序卷积联合包内包外互补损失的方法在当前UCF-Crime数据集上比不包含时序模块的基线方法的AUC指标高出了3.2％.