基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法

发布时间：2017-08-26 15:15

  本文关键词：基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法

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【摘要】：随着日益突出的公共安全问题,视频监控异常行为检测成为计算机视觉的一个研究热点.文中结合视频异常检测数据集,提出基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法.根据视频监控数据集的分布特性,选择合适的权重值消除不平衡数据集对分类器的影响,通过主动学习的方式选取少量异常不确定样本,不断迭代更新检测模型,适应复杂多变的异常事件.实验表明,在UCSD异常行为检测数据集上,相比传统方法,文中方法具有更好的检测性能.
【作者单位】： 南京大学计算机科学技术系计算机软件新技术国家重点实验室;伊犁师范学院电子与信息工程学院;南京大学软件新技术与产业化协同创新中心;Department
【关键词】： 视频监控 异常行为检测 主动学习
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61432008,61305068,61321491,61363066) 江苏省高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ13_0055)资助~~
【分类号】：TN948.6
【正文快照】： Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61432008,61305068,61321491,61363066),Graduate ResearchInnovation Program of Jiangsu Province(No.CXZZ13_0055)4(Department of Computer Science,University of Illinois,Urbana-Champaign 61801)LIN Li

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本文编号：742074