【摘 要】
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针对视频中人群异常行为检测问题,提出一种基于场景相似性和光流的人群异常行为检测方法。该方法分别使用卷积网络和光流提取视频中人群的外观特征和运动特征。在外观特征方
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1603115）;国家自然科学基金重点项目（U1435215）;新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01C042)
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针对视频中人群异常行为检测问题,提出一种基于场景相似性和光流的人群异常行为检测方法。该方法分别使用卷积网络和光流提取视频中人群的外观特征和运动特征。在外观特征方面,使用感知哈希算法得到场景相似性异常值;在运动特征方面,改进Shi-Tomasi特征提取算法,并利用局部光流法提取运动特征异常值。文中将两种特征的异常值融合作为异常行为的判定依据。在异常行为建模方面,使用单分类SVM对异常值进行建模。在UMN基准数据集上进行对比试验,文中提出的融合方法取得了较好的检测效果,AUC值能够达到0.91。
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