【摘 要】
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长期以来,在拥挤场景中检测异常事件都是一项具有挑战性的任务。为解决这一问题,本文提出了一种名叫异常事件检测网络(AED-Net)的自监督框架,它由主成分分析网络(PCANet)和核主成分分析(kPCA)组成。该框架以不同场景的监控视频序列为原始数据,通过训练PCANet以提取人群情况的高级语义。kPCA可作为一种单类分类器,被用于识别场景中的异常事件。与目前流行的一些深度学习方法相比,该框架完全是
【机 构】
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School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, ChinaDe
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长期以来,在拥挤场景中检测异常事件都是一项具有挑战性的任务。为解决这一问题,本文提出了一种名叫异常事件检测网络(AED-Net)的自监督框架,它由主成分分析网络(PCANet)和核主成分分析(kPCA)组成。该框架以不同场景的监控视频序列为原始数据,通过训练PCANet以提取人群情况的高级语义。kPCA可作为一种单类分类器,被用于识别场景中的异常事件。与目前流行的一些深度学习方法相比,该框架完全是自监督的,因为它只使用正常情况下的视频序列。通过对明尼苏达大学公共监测人类活动数据集(UMN数据集)和加
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