
基于运动模式的视频异常行为检测:一种无监督方法
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更新于2024-09-05
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本文档深入探讨了一种创新的无监督异常行为检测方法,该方法主要针对视频场景中的复杂性和事件多样性所带来的挑战。论文的标题"基于运动模式分析的异常行为检测"表明研究者专注于利用运动模式来识别潜在的异常行为,这是在计算机视觉领域的一个关键课题,特别是在安全监控和行为分析中。
论文首先回顾了现有的异常检测方法,分为基于轨迹的方法和基于外观特征的方法。基于轨迹的方法依赖于目标跟踪,虽然直观,但在目标众多且场景复杂的环境下,跟踪和轨迹分析的困难会导致计算成本高昂。为解决这个问题,研究人员引入了光流纹理等动态特征,但它可能忽视静态异常信息。因此,论文提出了一种更为全面的表示方式,例如时空描述符结合块区域信息和词袋模型,这有助于捕捉动态和静态信息。
研究的核心是构建了一种稀疏主题模型,通过对视频中的运动模式进行分析,识别出典型的行为模式,并以此作为编码的基础。这种方法能够有效地检测视频中的异常行为,通过比较重构精度和运动模式组成来确定异常情况。实验部分在QMUL数据集上进行了验证,结果显示了提出的无监督方法在异常行为检测上的有效性。
论文作者胡湘杰、夏利民和王军来自中南大学信息科学与工程学院,他们将异常行为检测置于一个更广阔的计算机工程与应用背景中,强调了这项工作的实用价值。这篇论文不仅提供了一种新颖的检测策略,还展示了在实际场景中应用的潜力,对于提升视频监控系统的智能化水平具有重要的理论贡献。
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