拓扑信息引导的视频异常行为检测方法

在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相关信息引导的视频异常检测方法。该方法针对底层特征序列进行全局相关性信息的提取,并以此初步增强特征中强关联的信息。将底层特征作为节点,裁剪后的相关性信息作为邻里矩阵,构建关键特征之间的拓扑结构关系图,有效地利用了关键特征的拓扑结构信息。将初步增强的特征与拓扑结构特征进行特征融合,帮助模型更深入更全面地筛选关键特征,提高了特征表达能力。该方法在Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个公开数据集上取得了良好的视频帧预测效果,提高了模型的检测精度。

计算机辅助拓扑设计——持续同调在几何设计和处理中的应用

持续同调是一种计算不同尺度拓扑特征的有效方法。其从一簇向后包含的单纯复形序列中提取出拓扑特征的出现和消失时刻,并使用拓扑特征的“生命周期”来量化地衡量该特征的几何尺度和重要程度。拓扑特征的提取与应用在几何设计中扮演着重要角色,催生出了一些基于持续同调的几何设计研究。从持续同调特征的提取与基于持续同调的建模和优化两方面进行综述,在持续同调特征的提取方面,介绍了从点云和三角网格数据中提取拓扑特征的不同方法,总结了拓扑特征在部分几何设计问题中的应用路径。在建模和优化方面,综述了基于拓扑变换的单纯复形重建方法、拓扑可感知的曲面重建方法与基于持续同调的拓扑去噪和优化方法。