基于时空惊奇计算的视频异常检测方法  

Anomaly detection method in video based on spatio-temporal surprise computation

作　　者：谢锦生[1] 郭立[1] 陈运必[1] 赵龙[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥230027

出　　处：《中国科学院研究生院学报》2013年第1期83-89,共7页Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences

基　　金：国家自然科学基金(61071173)资助

摘　　要：提出一种基于贝叶斯惊奇计算的视频异常检测方法.用块匹配运动估计方法提取运动特征(如运动幅度、方向),得到多尺度运动矢量直方图.使用空间维度与时间维度上惊奇计算相结合的度量方法,既可以检测"个体异常行为",也可以应用于"群体异常行为"检测.实验表明,该算法是鲁棒和实用的,且易于实现.We propose an anomaly detection method in video based on Bayesian surprise computation. We use the block-matching motion estimation method to extract low-level motion features （such as magnitude and direction of motion） and then calculate multi-scale histogram of motion vector. We use both spatial surprise and temporal surprise to detect not only ＂individual abnormal behavior ＂ but also ＂ group abnormal behavior＂. Experimental results show that our algorithm is robust and applicable and it can be easily implemented.

关 键 词：视觉注意模型 视频分析 贝叶斯惊奇理论 异常检测 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]