基于注意力机制的视频异常检测算法

作者：贾迪阳; 张海耀

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(08): 67-69.

• 深度学习
• 视频异常检测
• 注意力机制

为解决视频异常检测中无关背景区域过多、难以学习前景目标特征的问题，笔者提出一种基于注意力机制的视频异常检测算法。该算法中的注意力机制可以重新分配特征图的权重矩阵，达到抑制背景区域、突出前景目标的目的。加入注意力机制后的U-Net网络作为预测网络生成预测帧，计算预测帧与真实帧之间的预测误差，根据误差大小检测检测是否异常。实验结果表明：该算法在3个公开数据集上的曲线下面积（Area Under Curve,AUC），比3DConv-AE等主流视频异常检测模型平均提高了4.35%,5.33%和5.53%，证明注意力机制可以有效提高异常检测模型的检测效果。

• 单位
  中南民族大学