Abstract-Under det senaste årtiondet, har video anomali upptäckt utforskats med anmärkningsvärda resultat. Forskningen om metoder som lämpar sig för onlineprestanda är dock fortfarande mycket begränsad. I detta dokument presenterar vi en onlineram för upptäckt av video anomalier. Den viktigaste aspekten i vårt ramverk är en kompakt uppsättning mycket beskrivande funktioner, som utvinns ur en ny cellstruktur som hjälper till att definiera stödregioner på ett grovt till fint sätt. Baserat på scenens verksamhet behandlas endast ett begränsat antal stödregioner, vilket begränsar storleken på funktionen. Specifikt använder vi förgrundsbeläggning och optiska flödesfunktioner. Ramverket använder en inference mekanism som utvärderar den kompakta funktionen som via Gaussian Mixing Models, Markov Chains, och Bag-of-Words för att upptäcka onormala händelser. Vårt ramverk tar också hänsyn till det gemensamma svaret från modellerna i det lokala spatio-temporala grannskapet för att öka detektionsnoggrannheten. Vi testar vårt ramverk på populära befintliga dataset och på en ny dataset med ett brett utbud av realistiska videor tagna av övervakningskameror. Denna särskilda datauppsättning omfattar övervakningsvideor som skildrar brottslig verksamhet, bilolyckor och andra farliga situationer. Utvärderingsresultat visar att vårt ramverk överträffar andra online-metoder och uppnår en mycket konkurrenskraftig detektionsprestanda jämfört med toppmoderna icke-online-metoder.
Leyva m.fl. REF extraherad förgrundsbeläggning och optiska flödesegenskaper, inklusive optisk flödesenergi och en HOF-deskriptor.
Video Anomaly Detection With Compact Feature Sets for Online Performance
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}