I detta dokument presenteras en ny metod för att upptäcka anomalier i crowd beteende som använder en uppsättning effektivt beräknade, lätt att tolka, holistiska funktioner på scennivå. Denna lågdimensionella deskriptor kombinerar två drag från litteraturen: crowd collectness [1] och crowd conflict [2], med två nyutvecklade crowd features: genomsnittlig rörelsehastighet och en ny formulering av crowd täthet. Två olika metoder för att upptäcka anomalier undersöks med hjälp av dessa egenskaper. När endast normala träningsdata finns tillgängliga använder vi en Gaussian Mixing Model (GMM) för att upptäcka avvikelser. När både normala och onormala träningsdata finns tillgängliga använder vi en Support Vector Machine (SVM) för binär klassificering. Vi utvärderar på två crowd beteende anomali upptäckt dataset, uppnå både state-of-the-art klassificering prestanda på våldsamma flöden dataset [3] samt bättre än realtidsbearbetning prestanda (40 ramar per sekund).
REF har den senaste prestandan för datauppsättningen Violent-Flows.
Holistic features for real-time crowd behaviour anomaly detection
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}