【摘 要】
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在视频异常行为检测过程中,为了提取出可分辨性更好的特征,同时兼顾运行速度,提出一种基于优化的全卷积网络(full convolution network, FCN)的异常行为检测与定位方法。对FCN进行优化,使用卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的数个初始卷积层和一个额外卷积层,生成同时描述运动和形状的区域向量集;使用高斯分类器对特征向量集进行验证,将存
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(13JJ9027),湖南省教育科学“十三五”规划课题(XJK18CXX013)阶段性成果,湖南工学院科学研究项目(2018HY016)
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在视频异常行为检测过程中,为了提取出可分辨性更好的特征,同时兼顾运行速度,提出一种基于优化的全卷积网络(full convolution network, FCN)的异常行为检测与定位方法。对FCN进行优化,使用卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的数个初始卷积层和一个额外卷积层,生成同时描述运动和形状的区域向量集;使用高斯分类器对特征向量集进行验证,将存在显著差异的分块标记为异常,将低拟合置信度的可疑区域输入到稀疏自动编码器中;对异常行为进行定位,并将异常
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