【摘 要】
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为了检测视频监控中人群恐慌逃散的异常事件,提出一种基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测模型。通过提取SSIM特征来表征场景的变化程度,利用稀疏自编码网络对SSIM特征进行
【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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为了检测视频监控中人群恐慌逃散的异常事件,提出一种基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测模型。通过提取SSIM特征来表征场景的变化程度,利用稀疏自编码网络对SSIM特征进行稀疏表示,最后通过计算马氏距离来进行异常事件和正常事件的相似度衡量,并以此进行异常事件的检测。在标准数据集UMN和web上进行实验,UMN数据集上的异常检测等错误率EER达到0.017,web数据集上达到0.189。
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