基于人类视觉感知与深度学习的异常事件检测
本文提出了基于人类视觉感知的视频表示及深度学习的视频异常事件检测模型.人眼对视频中异常事件的反应是相当敏感的,并且能够快速定位异常事件区域,所以基于人类视觉感知的异常事件检测在理论上是可行的.一般而言,视觉神经冲动主要有两条传输路径,本文在对这两条传输路径进行研究的基础上,提出容易被两条路径所传递的视频特征表示,然后通过仿真人脑学习过程的深度学习方法对视频的特征表示进行深度挖掘,获得特征进一步的抽象表示,最终实现对视频异常事件的检测.实验表明,该模型比一般研究中采用光流场结果更好.
监控视频 特征识别 异常事件检测 人类视觉感知 深度学习
费风长 方玉明 方志军 舒雷
江西财经大学信息管理学院,南昌330013 上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;江西财经大学信息管理学院,南昌330013
国内会议
葫芦岛
中文
156-163
2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）