En robust och effektiv anomali detektionsteknik föreslås, som kan hantera trånga scener där traditionella spårningsbaserade metoder tenderar att misslyckas. Initial förgrundssegmentering av inmatningsramarna begränsar analysen till förgrundsobjekt och ignorerar effektivt irrelevant bakgrundsdynamik. Inmatningsramar delas upp i icke-överlappande celler, följt av extraktionsfunktioner baserade på rörelse, storlek och textur från varje cell. Varje funktionstyp analyseras självständigt för förekomsten av en anomali. Till skillnad från de flesta metoder, uppnås en förfinad uppskattning av objektets rörelse genom att beräkna det optiska flödet av endast förgrunds pixlar. Rörelse och storlek funktioner modelleras av en ungefärlig version av kärnan densitet uppskattning, som är beräkningseffektiv även för stora träningsdataset. Texture funktioner är modellerade av en adaptivt odlad kodbok, med antalet poster i kodboken väljs på ett online-mode. Experiment på den nyligen publicerade UCSD Anomaly Detection dataset visar att den föreslagna metoden får betydligt bättre resultat än tre nya metoder: MPPCA, social kraft, och blandning av dynamiska texturer (MDT). Den föreslagna metoden är också flera storleksordningar snabbare än MDT, den näst bästa metoden.
Reddy och Al. REF extraherar flera funktioner, inklusive rörelse, storlek och struktur från varje förgrundsregion och det beslut som följer av varje funktion sammansmälts för att fatta det slutliga beslutet.
Improved Anomaly Detection in Crowded Scenes via Cell-based Analysis of Foreground Speed, Size and Texture
{'venue': 'IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 55-61, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}