I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för upptäckt av video anomalier i trånga och komplicerade scener. I det föreslagna tillvägagångssättet upptäcks avvikelser som grundar sig på en hierarkisk ram för upptäckt av aktivitetsmönster med omfattande hänsyn till både globala och lokala sammanhang i spatiotemporala sammanhang. Upptäckten är en grov-till-fin inlärningsprocess med oövervakade sätt att automatiskt bygga normala aktivitetsmönster på olika nivåer. En enhetlig anomali energifunktion är utformad baserat på dessa upptäckta aktivitetsmönster för att identifiera den onormala nivån av en ingång rörelsemönster. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna metoden på UCSD anomali detektionsdata (Ped1 och Ped2) och jämför prestanda med befintligt arbete.
Mot bakgrund av detta föreslogs i Ref en hierarkisk ram som tar hänsyn till både globala och lokala spatiotemporala sammanhang.
Hierarchical activity discovery within spatio-temporal context for video anomaly detection
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}