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时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
被引量:
10
1
作者
胡正平
张乐
尹艳华
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期386-395,共10页
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣...
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣块。其次利用三维卷积神经网络提取不同时空兴趣块的时空深度特征从而对原始视频序列进行三维描述。然后在字典学习时,采用AP聚类方法,将训练样本中具有代表性的特征作为字典,极大降低字典维度以及稀疏表示方法对计算内存的要求。本文将测试样本进行AP聚类后仅对具有代表性的聚类中心进行检测,在减少实验时间的同时削减了阈值对检测效果的敏感度。实验结果表明,与现有的检测方法相比本文方法具有优越性。
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关键词
异常检测
三维卷积神经网络
时空
兴趣块
时空深度特征
AP聚类
稀疏表示
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职称材料
基于深度时空特征卷积-池化的视频人群计数方法
2
作者
李强
康子路
《电信科学》
2018年第6期72-79,共8页
由于摄像机角度、背景、人群密度分布和遮挡的限制,传统的基于底层视觉特征的视频人群计数方法往往难以实现理想的效果。利用视频的时空特征和卷积—池化方法形成高层的视觉特征,采用局部特征聚合描述符进行量化和码本计算,实现了对视...
由于摄像机角度、背景、人群密度分布和遮挡的限制,传统的基于底层视觉特征的视频人群计数方法往往难以实现理想的效果。利用视频的时空特征和卷积—池化方法形成高层的视觉特征,采用局部特征聚合描述符进行量化和码本计算,实现了对视频人群信息的精准描述;该方法充分利用了视频的运动和外观信息,基于卷积神经网络和池化方法提升了对视频本征属性和特征的描述能力。实验结果表明,所提方法比传统的视频人群计数方法具有更高的精度和更好的顽健性。
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关键词
人群计数
卷积神经网络
深度
时空
特征
卷积—池化
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职称材料
基于ResNet-TSM和BiGRU网络的移动视频感知质量评价模型
3
作者
杜丽娜
杨硕
+2 位作者
卓力
张菁
李嘉锋
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期18-26,共9页
考虑到卡顿、质量切换、内容特征等因素对用户体验质量的影响都会直接体现在客户端的失真视频里,提出了一种客户端的移动视频感知质量评价模型。该模型无须对每种影响因素均进行表征和度量,而是基于深度特征提取+回归的思路,直接建立失...
考虑到卡顿、质量切换、内容特征等因素对用户体验质量的影响都会直接体现在客户端的失真视频里,提出了一种客户端的移动视频感知质量评价模型。该模型无须对每种影响因素均进行表征和度量,而是基于深度特征提取+回归的思路,直接建立失真视频与平均意见分数之间的映射模型。首先,构建了ResNet-TSM网络结构,提取失真视频片段的深度时空特征;为了避免维度灾难,采用LargeVis算法对提取的深度特征进行降维,同时提升特征的表达与区分能力。然后,采用双向门控循环单元网络对视频的长时间依赖关系进行建模,得到各视频片段的打分,再利用时间平均池化方法将各片段分数进行聚合,得到整个视频的打分结果。在WaterlooSQoE-Ⅲ和LIVE-NFLX-Ⅱ数据集上的实验结果表明,提出的模型可以获得更高的预测精度。
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关键词
视频感知质量评价
平均意见分数
卷积神经网络
时间移位模块
双向门控循环单元
深度
时空
特征
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职称材料
题名
时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
被引量:
10
1
作者
胡正平
张乐
尹艳华
机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期386-395,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(61771420)
河北省自然科学基金面上项目(F2016203422)
文摘
针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣块。其次利用三维卷积神经网络提取不同时空兴趣块的时空深度特征从而对原始视频序列进行三维描述。然后在字典学习时,采用AP聚类方法,将训练样本中具有代表性的特征作为字典,极大降低字典维度以及稀疏表示方法对计算内存的要求。本文将测试样本进行AP聚类后仅对具有代表性的聚类中心进行检测,在减少实验时间的同时削减了阈值对检测效果的敏感度。实验结果表明,与现有的检测方法相比本文方法具有优越性。
关键词
异常检测
三维卷积神经网络
时空
兴趣块
时空深度特征
AP聚类
稀疏表示
Keywords
abnormal detection
3D convolutional neural network
spatial-temporal interest cuboids
spatial-temporal deep feature
AP clustering
sparse representation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度时空特征卷积-池化的视频人群计数方法
2
作者
李强
康子路
机构
中国电子科技集团公司信息科学研究院
出处
《电信科学》
2018年第6期72-79,共8页
文摘
由于摄像机角度、背景、人群密度分布和遮挡的限制,传统的基于底层视觉特征的视频人群计数方法往往难以实现理想的效果。利用视频的时空特征和卷积—池化方法形成高层的视觉特征,采用局部特征聚合描述符进行量化和码本计算,实现了对视频人群信息的精准描述;该方法充分利用了视频的运动和外观信息,基于卷积神经网络和池化方法提升了对视频本征属性和特征的描述能力。实验结果表明,所提方法比传统的视频人群计数方法具有更高的精度和更好的顽健性。
关键词
人群计数
卷积神经网络
深度
时空
特征
卷积—池化
Keywords
crowd counting
convolutional neural network
deep spatial and temporal feature
cony-pooling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于ResNet-TSM和BiGRU网络的移动视频感知质量评价模型
3
作者
杜丽娜
杨硕
卓力
张菁
李嘉锋
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期18-26,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61531006)
北京市自然科学基金资助项目(KZ201910005007)。
文摘
考虑到卡顿、质量切换、内容特征等因素对用户体验质量的影响都会直接体现在客户端的失真视频里,提出了一种客户端的移动视频感知质量评价模型。该模型无须对每种影响因素均进行表征和度量,而是基于深度特征提取+回归的思路,直接建立失真视频与平均意见分数之间的映射模型。首先,构建了ResNet-TSM网络结构,提取失真视频片段的深度时空特征;为了避免维度灾难,采用LargeVis算法对提取的深度特征进行降维,同时提升特征的表达与区分能力。然后,采用双向门控循环单元网络对视频的长时间依赖关系进行建模,得到各视频片段的打分,再利用时间平均池化方法将各片段分数进行聚合,得到整个视频的打分结果。在WaterlooSQoE-Ⅲ和LIVE-NFLX-Ⅱ数据集上的实验结果表明,提出的模型可以获得更高的预测精度。
关键词
视频感知质量评价
平均意见分数
卷积神经网络
时间移位模块
双向门控循环单元
深度
时空
特征
Keywords
video perception quality assessment
mean opinion score
convolutional neural network
time shift module
bidirectional gated recurrent unit
deep spatial-temporal features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法
胡正平
张乐
尹艳华
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019
10
下载PDF
职称材料
2
基于深度时空特征卷积-池化的视频人群计数方法
李强
康子路
《电信科学》
2018
0
下载PDF
职称材料
3
基于ResNet-TSM和BiGRU网络的移动视频感知质量评价模型
杜丽娜
杨硕
卓力
张菁
李嘉锋
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
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