监控视频的异常检测与建模综述

2021 年 12 月 27 日 专知


摘要: 随着物联网技术的不断发展,监控设备在交通干道、学校医院、商场超市、小区楼宇等公共区域进行了广泛部署.这些监控设备为人们提供了一种隐性安全保障,也产生了大量的监控视频.基于监控视频的异常检测一直是图像处理、机器视觉、深度学习等相关领域的研究热点.对视频异常进行了直观描述和异常检测概述,对出现的一些综述文章进行了分析,针对其覆盖范围不全和特征表示以及模型没有清晰划分.首先从异常检测特征表示、异常检测建模2方面对传统经典的和新兴的视频异常检测算法进行分类和描述.然后从基于距离、概率、重构3个方面将不同的算法进行比较,分析不同模型的优缺点以及每种模型的特性.并对现存算法的评估标准进行归纳并指出了新的更加准确有效的评估指标.最后,介绍了监控视频异常检测常用的数据集,汇总了不同算法在常用数据集上的检测效果,并对未来的研究在实际应用中面临的一些挑战和研究方向进行了探讨.


https://crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2021.20200638



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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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