Abstract-Vi presenterar en ny end-to-end delvis övervakad djupinlärning metod för video anomali upptäckt och lokalisering med endast normala prover. Insikten som motiverar denna studie är att de normala proverna kan associeras med minst en Gaussian komponent i en Gaussian Blandning Modell (GMM), medan anomalier antingen inte tillhör någon Gaussian komponent. Metoden är baserad på Gaussian Blandning Variational Autoencoder, som kan lära sig funktion representationer av de normala proverna som en Gaussian Blandning Modell tränas med hjälp av djup inlärning. Ett fullständigt konvolutionellt nätverk (FCN) som inte innehåller ett fullt uppkopplat skikt används för strukturen encoder-dekoder för att bevara relativa rumsliga koordinater mellan indatabilden och utdatafunktionens karta. Baserat på de gemensamma sannolikheterna för var och en av de Gaussiska blandningskomponenterna, introducerar vi en provenergibaserad metod för att poängsätta anomalien av bildtestplåster. En två-stream nätverk ram används för att kombinera utseende och rörelse anomalier, med RGB ramar för den tidigare och dynamiska flöde bilder, för den senare. Vi testar vår strategi på två populära riktmärken (UCSD Dataset och Avenue Dataset). De experimentella resultaten bekräftar vår metods överlägsenhet jämfört med konstens tillstånd.
REF använd Gaussisk blandning
Video Anomaly Detection and Localization via Gaussian Mixture Fully Convolutional Variational Autoencoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}