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视频异常检测旨在检测视频中的表观异常和运动异常,多示例学习(Multiple Instance Learning, MIL)是目前较先进的弱监督视频异常检测方法,但是MIL提取的C3D特征不能同时描述视频中表观和运动信息,这导致异常检测性能较低.本文提出了利用注意力机制的多示例学习视频异常检测算法(A-MIL),首先提取视频数据的三维特征C3D和光流特征图,并利用Conv-AE提取光流图的特征向量,然后输入至3层全连接神经网络中得到每个示例每种特征的异常分数,接着通过注意力机制获取特征的权重参数,得到最终的示例分数,最后利用改进的MIL排序算法进行模型训练并设置阈值,测试时将异常分数与阈值相比较以判断异常.在公开数据集UCF-Crime上的实验结果表明,本文方法的AUC指标提升了2.79%. 相似文献
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