I detta dokument föreslår vi en metod för upptäckt av avvikelser i realtid och lokalisering i trånga scener. Varje video definieras som en uppsättning icke-överlappande kubikplåster, och beskrivs med hjälp av två lokala och globala deskriptorer. Dessa deskriptorer fångar videoegenskaperna från olika aspekter. Genom att införliva enkla och kostnadseffektiva Gaussian klassificerare kan vi skilja på normala aktiviteter och anomalier i videor. De lokala och globala funktionerna är baserade på strukturlikhet mellan angränsande patchar och de funktioner som lärts på ett oövervakat sätt, med hjälp av en gles autoenkoder. Experimentella resultat visar att vår algoritm är jämförbar med en toppmodern procedur på UCSD ped2 och UMN-riktmärken, men ännu mer tidseffektiv. Experimenten bekräftar att vårt system på ett tillförlitligt sätt kan upptäcka och lokalisera anomalier så fort de inträffar i en video.
Samma författare i REF använde lokala och globala deskriptorer som genererades med sparse auto-encoder för att fånga videoegenskaper.
Real-time anomaly detection and localization in crowded scenes
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}