文献类型：期刊文章

作　　者：林玲[1,2,3] 廖德[4] 高阳[1,3] 杨琬琪[1,3]

机构地区：[1]南京大学计算机科学技术系计算机软件新技术国家重点实验室,南京210023 [2]伊犁师范学院电子与信息工程学院,伊宁835000 [3]南京大学软件新技术与产业化协同创新中心,南京210023 [4]Department of Computer Science,University of Illinois

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61432008;61305068;61321491;61363066);江苏省高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ13_0055)资助~~

年　　份：2016

卷　　号：29

期　　号：4

起止页码：341-349

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着日益突出的公共安全问题,视频监控异常行为检测成为计算机视觉的一个研究热点.文中结合视频异常检测数据集,提出基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法.根据视频监控数据集的分布特性,选择合适的权重值消除不平衡数据集对分类器的影响,通过主动学习的方式选取少量异常不确定样本,不断迭代更新检测模型,适应复杂多变的异常事件.实验表明,在UCSD异常行为检测数据集上,相比传统方法,文中方法具有更好的检测性能.

关 键 词：视频监控 异常行为检测 主动学习  

分 类 号：TN948.6]