基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法

作者：林玲; 廖德; 高阳; 杨琬琪

来源：模式识别与人工智能, 2016, 29(04): 341-349.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201604006

• 视频监控
• 异常行为检测
• 主动学习

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.

• 单位
  伊犁师范大学; 南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室