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文档简介

群体异常行为检测上海大学基于多尺度直方图的群体异常行为检测特征提取—多尺度光流直方图稀疏编码—完备字典的学习重构计算—重构误差计算实验结果多尺度光流直方图光流计算水平方向运动趋势Vx垂直方向运动趋势Vy多尺度光流直方图上右图中，一个Unit通过计算分配到对应的bin中，图中我们设置p为8，根据r分为内环和外环，每个环分根据分为8个bin，因此对于一个Unit得到一个16维的特征向量。对于整张图片得到了20×16即320维特征向量。完备字典的学习…特征提取稀疏矩阵完备字典…字典学习正常行为帧完备字典学习利用正交匹配追赶(OMP)算法，进行模型参数的更新与优化，OMP过程极其复杂这里不作描述。而在群体异常行为中，通过视频获取到一定数目正常帧，进行多尺度特征提取过得到对应特征向量。然后通过字典学习生成对应的字典模型，以及对应字典模型下的稀疏表示。很显然，如果正常帧提取到的特征向量在字典模型的重构下，稀疏表示相对于异常帧在该字典模型的重构下的稀疏表示重构误差较小：重构误差计算如果字典中每一个基频繁地出现在训练数据集中，那么，用它重构为普通帧的可能性会比较高，因此得到的重构误差应该比较小，因而我们设计一个权重矩阵来保证这方面的信息那么之前的字典学习过程也应该包含这一些信息，规则更改如下：对应地，重构误差：加权L1范数最小化对应的更新规则只需在每次迭代添加W部分：Results代码演示代码演示一光流法代码演示二多尺度光流直方图CrowdedAbnormalDetectionBasedonMixtureofKernelDynamicTextureMixtureofKernelDynamicTextureTemporalAbnormalityDetectionSpatialAbnormalityDetectionDynamicTextureDynamictexturesaresequencesofimageofmovingscenesthatexhibitcertainstationarityproperities.

isahiddenstatevariable,andtheobservedvideomeasurement.,aretransitionandobservationmatrices,thenoiseprocessesbyandKernelDynamicTexture KDTcanmodelmorecomplexmotion.

MixtureOfKernelDynamicTexture

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