基于SFV的暴力群体行为检测算法

提出一种基于深度学习思想的暴力群体行为检测算法。该算法分为三个阶段,第一阶段提取一种被称为SC-ISA的时空不变性特征;在第二阶段,运用max-pooling方法与Stacked Fisher Vector Coding(SFV)结合进行特征量化;在第三阶段,运用SVM分类算法对视频进行分类检测。该算法在Crowd Violence dataset上进行了仿真实验,视频测试结果表明,其准确性和检测速度都优于对比算法。