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基于三支决策粗糙集的视频异常行为检测
  • ISSN号:0469-5097
  • 期刊名称:南京大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013.7.30
  • 页码:475-482
  • 分类:O225[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]南京大学计算机科学与技术系,南京210046
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170180,61035003); 江苏省自然科学基金(BK2011005)
  • 相关项目:基于云计算的海量数据挖掘
作者: 谢骋|商琳|
中文摘要:

异常行为检测在视频分析中非常重要.本文提出了一种基于主题模型和三支决策的方法来检测视频中的异常行为.首先利用改进的主题模型来产生低维特征,这些低维特征能够表示视频中的原子行为;然后采用三支决策的方式,对于确定属于异常和正常的行为做出立即决策,而对于疑似异常的行为则进行进一步的分析以减少误分率.并且通过实验证明该方法能够产生有意义的低维特征,并且具有更好的分类性能.

英文摘要:

Abnormal behavior detection is important in video analysis.In this paper,we propose a method based on topic model and three-way decision rough sets to detect abnormal behaviors in video.Firstly,we use the improved topic model to generate low-dimensional features,which can represent the atomic activities in the video.Then,three-way decision rough set method is used.It is available to make an immediate decision for determined normal and abnormal behavior.For those suspected abnormal behaviors,further analysis is needed in order to reduce the misclassification rate.Experiments prove that our approach can generate meaningful low-dimensional features and has better classification performance.

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期刊信息
  • 《南京大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:龚昌德
  • 地址:南京汉口路22号南京大学(自然科学版)编辑部
  • 邮编:210093
  • 邮箱:xbnse@netra.nju.edu.cn
  • 电话:025-83592704
  • 国际标准刊号:ISSN:0469-5097
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1169/N
  • 邮发代号:28-25
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9316