视频异常检测——Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations

shaoyue1234

于 2020-03-28 18:18:48 发布

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分类专栏：视频异常检测

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版权

本文介绍了一种基于多级表示的视频异常检测方法MLAD，该方法通过结合高低层次特征，利用DAEs和cGAN提高异常检测的鲁棒性。在UCSDPed1, USCDPed2和Avenue数据集上的实验验证了其有效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章

Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations,AAAI,2019

资源

问题描述

底层次的特征存在问题
在这里插入图片描述

思想

用高层次的特征和低层次的特征结合，提高鲁棒性，解决低层次特征的问题
在这里插入图片描述

贡献

提出了MLAD（multi-level anomaly detection）
- 利用DAEs（Denoising Autoencoders）提取多层次特征
- 利用cGAN看重构误差，获得异常分数
- 多层次异常结合，判断总的异常情况

做法

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