資料介紹
針對現(xiàn)有異常表示方法對視覺感知層級關系描述能力的不足,基于生物視覺感知編碼特性啟發(fā),本文提出一種基于運動外觀多通道層級ICA編碼模型,實現(xiàn)復雜場景中的異常檢測任務。首先,對現(xiàn)有的生物視覺層級編碼框架,進行三級逐層學習拓展,采用ICA統(tǒng)計方法提取層內(nèi)視覺感知編碼模式,利用HMAX機制實現(xiàn)層級信息傳遞。其次,借助視覺雙通道處理機制,各通道獨立完成三層編碼模式學習,隨后聯(lián)合雙通道特征構建異常模式表達,最終,利用單類支持向量機模型對正常和異常情況進行判定。在UCSD數(shù)據(jù)集上,分別驗證了本文方法的運動感知編碼特性和異常檢測的性能,實驗結果能夠說明本文異常模式表達優(yōu)于現(xiàn)有的手工設計特征,以及深度學習特征。
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