基于稀疏表示和低秩逼近的自适应异常事件检测算法

发布时间：2018-09-04 10:14

【摘要】：针对传统异常事件检测算法没有考虑视频数据低秩特性的问题,提出了基于低秩稀疏编码模型的字典学习算法。对提取的多尺度三维时空梯度特征进行K-均值聚类。利用低秩稀疏编码模型进行每一个特征聚类的字典学习。通过迭代聚类和字典学习获取所有的正常行为模式。采用公共数据集UCSD Ped1和Avenue检测该算法的性能。与社会力(SF)、混合概率主成分分析(MPPCA)、社会力-混合概率主成分分析(SF-MPPCA)、混合动态纹理(MDT),Adam、子空间(Suspace)、稀疏组合学习框架(SCLF)7种方法对比,该文算法具有较高的正确率和较强的实时性。
[Abstract]:A dictionary learning algorithm based on low rank sparse coding model is proposed to solve the problem that the traditional anomaly event detection algorithm does not consider the low rank video data. The extracted multi-scale three-dimensional spatial-temporal gradient features are clustered by K-means. A low rank sparse coding model is used for dictionary learning of each feature clustering. All normal behavior patterns are obtained by iterative clustering and dictionary learning. The common data set UCSD Ped1 and Avenue are used to detect the performance of the algorithm. Compared with social force (SF), mixed probability principal component analysis (MPPCA), mixed dynamic texture (MDT) / add, and subspace (Suspace), sparse combinatorial learning framework (SCLF), the proposed algorithm has higher accuracy and better real time performance than that of social force (SF), mixed probability principal component analysis (SF-MPPCA), mixed dynamic texture (MDT) / add, and subspace (Suspace), sparse combinatorial learning framework (SCLF).
【作者单位】： 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心;江苏省财经职业技术学院机械电子与信息工程学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：淮安市科技支撑计划(HAS2014023)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2221785