2017.5.7 工作总结

本周参考文章"Learning Temporal Regularity in Video Sequence"做了一些关于异常检测的实验

实验方案

通过对输入视频提取特征，利用autoencoder重建特征，根据重建误差来判断视频异常；

实验数据集：UCSD ped1

实验步骤：

1. 运动前景提取：

    首先计算视频帧的光流，将视频序列划分为10*10*5的时空块，统计每一个时空块内像素光流值不为空的个数是否大于总像素的60%，如果是，则认为这个时空块为运动前景；

2. HOF特征计算：

    本次实验采用的输入特征为HOF特征，统计每个10*10*5时空块的HOF特征，组成40维的输入特征

3. autoencoder自编码

    将输入特征，进行encoder和decoder操作，重建输入特征，结构如下

4. 重建误差