Vi presenterar en ny oövervakad ram för djupinlärning för onormal händelsedetektering i komplexa videoscener. Medan de flesta befintliga verk bara använder handgjorda utseende och rörelsefunktioner, föreslår vi Utseende och Motion DeepNet (AMDN) som använder djupa neurala nätverk för att automatiskt lära sig funktion representationer. För att utnyttja den kompletterande informationen om både utseende och rörelsemönster, introducerar vi en ny ram för dubbel fusion, som kombinerar både fördelarna med traditionell tidig fusion och sena fusionsstrategier. Speciellt, staplade denoiserande autokodrar föreslås att separat lära sig både utseende och rörelse funktioner samt en gemensam representation (tidig fusion). Baserat på de inlärda representationerna används flera enklassiga SVM-modeller för att förutsäga anomalipoängen för varje ingång, som sedan integreras med en sen fusionsstrategi för slutlig anomalidetektering. Vi utvärderar den föreslagna metoden på två allmänt tillgängliga videoövervakningsdata, som visar konkurrenskraftiga resultat med avseende på den senaste tekniken.
Xu och al. REF presenterade en ny oövervakad ram för djupinlärning för onormal händelsedetektering i komplexa videoscener.
Learning Deep Representations of Appearance and Motion for Anomalous Event Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}