Abstract-The upptäckt och lokalisering av onormala beteenden i trånga scener beaktas, och en gemensam detektor av temporal och rumsliga anomalier föreslås. Den föreslagna detektorn är baserad på en videorepresentation som står för både utseende och dynamik, med hjälp av en uppsättning blandning av dynamiska texturer modeller. Dessa modeller används för att implementera 1) en center-surround discriminant saliency detektor som producerar rumsliga saliency scores, och 2) en modell av normalt beteende som lärs från träningsdata och producerar temporal saliency scores. De rumsliga och tidsmässiga anomalikartorna definieras sedan på flera rumsliga skalor, genom att man tar hänsyn till dessa operatörers poäng i allt större stödregioner. Flerskaliga poäng fungerar som potentialer för ett villkorat slumpmässigt fält som garanterar global konsekvens i anomali bedömningarna. En datauppsättning av tättbefolkade gångvägar införs och används för att utvärdera den föreslagna anomalidetektorn. Experiment på denna och andra datauppsättningar visar att den senare uppnår toppmoderna resultat för att upptäcka anomalier.
Till exempel, författare i REF definiera en rumslig och temporal anomali kartor för att bedöma anomalien av objekt.
Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}