基于稀疏表示和低秩逼近的自适应异常事件检测算法

来源 :南京理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hebeihuazi

【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

【作者】

：

周晓雨余博思丁恩杰

【机构】

：

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

【出处】

：

南京理工大学学报

【发表日期】

：

2016年6期

【关键词】

：

稀疏表示低秩逼近异常事件检测低秩稀疏编码模型字典学习 K-均值聚类

【基金项目】

：

淮安市科技支撑计划(HAS2014023)

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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 Pedl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

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