计算机视觉中的——异常检测（动态稀疏编码）

最新推荐文章于 2025-07-28 16:29:58 发布
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#events #框架 #扩展

本文介绍了一种用于视频中异常事件检测的全无监督动态稀疏编码方法。该方法通过一个包含稀疏编码、在线更新字典及异常检测的框架实现。能够应对数据量大、异常定义困难等挑战。

Ref paper: Online Detection of Unusual Events in Videos via Dynamic Sparse Coding (CVPR2011)

拟解决的问题：视频中异常事件的检测~

难点：数据量大；异常的定义；足够的训练信息等~

Fully unsupervised dynamic sparse coding approach

一个框架（稀疏编码+在线重构）来检测异常~

大致分为三个步骤~

1、稀疏编码（字典的学习~）

2、在线更新字典

3、异常检测~

 

由字典在线更新，可以扩展到增量学习~

 

以上是随写，不知正确与否~  记录之~

使用计算机视觉来做异常检测
与其临渊羡鱼,不如退而结网
02-01 557
导读 创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。 介绍 异常是指偏离预期的事件或项目。与标准事件的频率相比，异常事件的频率较低。产品中可能出现的异常通常是随机的，例如颜色或纹理的变化、划痕、错位、缺件或比例错误。 异常检测使我们能够从生产流程中修复或消除那些处于不良状态的部件。因此，由于避免生产和销售有缺陷的产品，制造成本降低了。在工厂中，异常检测由于其特点而成为质量控制系统的一个有用工具，对机器学习工程师来说是一
数学分析中的计算机视觉初步
AI天才研究院
07-07 1202
标题：数学分析在计算机视觉中的基础理论与算法实现：从图像形成到特征提取的数学框架关键词：计算机视觉 | 数学分析 | 图像处理 | 特征提取 | 优化理论 | 多变量微积分 | 线性代数 | 概率统计摘要：本文系统阐述了支撑计算机视觉的核心数学分析原理，构建了从图像形成到高级视觉理解的完整数学框架。通过第一性原理分析，揭示了视觉信息处理的数学本质，包括图像表示的多维函数空间、特征提取的微分几何方法、目标识别的统计学习理论，以及视觉推理的优化模型。文章整合了多变量微积分、线性代数、概率统计和数值分析等数学分支
使用计算机视觉来做异常检测！
Datawhale
03-09 512
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：Mia Morton，来源：AI公园导读创建异常检测模型，实...
图像处理中稀疏表示用于异常事件检测
06-28
2013年稀疏表示用于视频分析中异常事件的检测，非常好的英文文章，和大家一起分享
【异常检测】使用计算机视觉来做异常检测
AI蜗牛车
02-08 1809
作者：Mia Morton编译：ronghuaiyang导读创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。...
记第一次博客，本人从事计算机视觉中异常检测方向工作，工作两年来积累了一些经验，为了防止遗忘，特此回顾此前记录完成博客的撰写
Dufert的博客
04-02 366
初次博客为一些说明，不包含任何技术内容。感谢理解！
基于稀疏编码的RNN异常检测框架实现
其核心思想融合了递归神经网络（RNN）、稀疏编码（Sparse Coding）以及堆栈稀疏自动编码器（Stacked Sparse Autoencoders）的技术优势，旨在解决计算机视觉领域中的时间序列异常检测问题。该项目是 ICCV 2017 论文...
计算机视觉项目-单目测距 双目测距 3D目标检测 语义分割 姿态识别及姿态估计_基于深度学习 单目图像测距(1)
2401_84003554的博客
05-04 1413
环境搭建：- 安装YOLOv5所需的开发环境，包括Python、PyTorch等依赖库。- 下载并配置YOLOv5模型，准备用于目标检测任务。相机标定：- 对双目相机进行标定以获取相机的内外参数，包括焦距、主点坐标、镜头畸变系数等。- 使用OpenCV的函数进行标定过程，生成相机矩阵和畸变系数。图像校正：- 利用获得的相机参数对原始图像进行畸变校正，消除镜头畸变的影响。双目匹配：- 对校正后的左右图像进行特征匹配，寻找视差图，通过视差计算得到深度信息。
AI+半导体：质量控制中的异常检测算法对比
最新发布
AI天才研究院
07-28 870
经过上述分析，我们可将传统算法的核心能力与局限算法高维数据处理小样本鲁棒性实时性可解释性最佳半导体场景❌ 仅单变量✅ 强✅ 极高✅ 极强单参数实时监控（如温度、压力）马氏距离/T²✅ 多变量❌ 需大量样本✅ 高✅ 强低维参数协同监控（<20维）LOF❌ 需降维❌ 需密集样本❌ 低❌ 中等局部异常检测（如晶圆局部缺陷）PCA✅ 强✅ 中等✅ 中✅ 强高维参数降维监控、特征提取结论：传统算法在低维、数据分布稳定、可解释性要求高。
基于稀疏编码的真实世界图像镜面高光去除方法
第二，图像中的漫反射部分——也就是我们通常认为代表物体本色的部分——可以通过少量基色（basis colors）与稀疏编码系数的线性组合来近似表示。这种建模方式借鉴了信号处理中的稀疏表示理论，认为自然图像的信息...
计算机视觉中的异常检测与迁移学习
AI天才研究院
01-18 1100
1.背景介绍 计算机视觉是一种通过计算机程序对图像、视频和其他视觉输入进行处理的技术。异常检测是一种在大量数据中识别不符合预期的数据点或模式的技术。迁移学习是一种在一个任务上训练的模型，然后在另一个相关任务上应用该模型的技术。在计算机视觉领域，异常检测和迁移学习是两个非常重要的领域，它们在各种应用中都有着重要的作用。 异常检测在计算机视觉中的应用非常广泛，例如在生物学领域中，可以用于识别疾病患...
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知来者逆的博客
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视频异常检测（VAD）是一门旨在自动化监控视频分析的技术，其核心目标是利用计算机视觉系统来监测监控摄像头的画面，并自动检测其中的异常或非常规活动。随着监控摄像头在各种场合的广泛应用，人工监视已经变得不切实际，因为这一任务既单调又耗时。此外，监控设备的快速增长使得用人工有效监视大量摄像头变得日益困难，因此迫切需要自动化的解决方案。异常事件通常指的是在特定场景和时间下出现的不寻常活动，例如打斗、偷窃、纵火和事故等。这些事件是否被视为异常，很大程度上取决于它们发生的环境和上下文。
Python数据分析案例29——自编码器监测异常值
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自编码器，异常值监测
kafka（基础）
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kafka优点： 1.解耦:原本单一的处理过程一拆为二，相当于你可以独立扩展和修改（遵循同样的接口约束） 2.可恢复性:即使消息进程挂了，仍可在系统恢复后被处理 3.缓冲:可以理解为生产消息的速度和消费速度不一致（应该是生产速度大于消费），这种控制和优化数据的流经系统的速度是可控的 4.削峰:缓冲不就可以削峰 5.灵活:分布式的话动态增减机器 6.异步通信 模式: 1.点对点模式:一对一 2.发布/订阅:一对多 kafka架构: kafka Cluster:集群 broker...
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编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征，但如果这类自编码器的容量过大，将会专注于复制任务进而学习不到任何有益信息。 如果隐藏编码的维数与输入相等或者大于输入的过完备自编码器同样会发生类似的问题，在这种情况下，线性的编码器与解码器也可以学会输入数据的复制，进而学习不到任何有益特征。 理想情况下，根据要建模的数据分布的复杂性，选择合适的编码维数与编码器、解码器容量，可以成...
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损失函数无约束时网络的损失函数表达式如下： J(W,b)==1m[∑i=1mJ(W,b;x(i),y(i))]+λ2∑ℓ∑i=1s1∑j=1s2(W(ℓ)ji)21m[∑i=1m∥∥hW,b(x(i))−y(i)∥∥2]+λ2∑ℓ∑i=1s1∑j=1s2(W(ℓ)ji)2 \begin{split} J(W,b)=&\frac1m\left[\sum_{i=1}^mJ(W,b;x^{(i)},y^
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