一种基于局部时空特征的视频异常检测方案

针对目前大多数视频异常检测方案在局部异常检测上的不足,提出一种基于局部时空特征的视频异常检测方案。该方案先提取运动描述符,再量化拆分,对每个特征描述符使用不同标度的时间空间滤波器,获得各时间空间区域的平滑估计,为训练和测试视频计算出各区域的局部K最邻近(KNN)距离,根据上述局部KNN距离,得出测试和训练视频的总体分值。对总体分值排名,确定异常。将该方案在公共数据集(UCSD数据集、人群异常UMN数据集、U型转弯数据集)上进行测试,结果表明,该方案的误差率、曲线下面积等性能指标优于现有的视频异常检测算法。