【摘 要】
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考虑到异常检测问题中正负样本严重失衡,难以满足卷积神经网络训练对样本的要求,提出了基于AlexNet模型的异常检测模型。在数据预处理阶段,通过隔帧采样的方式生成3组训练数
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372157)
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考虑到异常检测问题中正负样本严重失衡,难以满足卷积神经网络训练对样本的要求,提出了基于AlexNet模型的异常检测模型。在数据预处理阶段,通过隔帧采样的方式生成3组训练数据,并利用预训练的AlexNet模型提取相应的3组图像特征,最后通过并联的形式训练3组一类支持向量机模型1SVM,在测试阶段对3个1SVM的结果进行投票,获得最终的检测结果。以UMN数据集作为实验数据进行实验,算法的等错误率为1.8,优于其他算法,充分说明了算法的有效性。
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