【摘 要】
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为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息,以提高异常事件的检测效率,从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法.利用视频数
【机 构】
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渤海大学大学基础教研部,锦州师范高等专科学校计算机系
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学技术研究基金资助项目（L2014450）,辽宁省社会科学规划基金资助项目（L13BXW006,L13BXW013）
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为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息,以提高异常事件的检测效率,从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法.利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取.通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择,从而去除特征集合中的冗余信息,提高异常事件检测的效率和准确性.实验结果表明,该方法的检测准确率都优于其他传统方法,能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位.
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