典型文献
融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测
文献摘要：
目的 视频异常行为检测是当前智能监控技术的研究热点之一,在社会安防领域具有重要应用.如何通过有效地对视频空间维度信息和时间维度信息建模来提高异常检测的精度仍是目前研究的难点.由于结构优势,生成对抗网络目前广泛应用于视频异常检测任务.针对传统生成对抗网络时空特征利用率低和检测效果差等问题,本文提出一种融合门控自注意力机制的生成对抗网络进行视频异常行为检测.方法 在生成对抗网络的生成网络U-net部分引入门控自注意力机制,逐层对采样过程中的特征图进行权重分配,融合U-net网络和门控自注意力机制的性能优势,抑制输入视频帧中与异常检测任务不相关背景区域的特征表达,突出任务中不同目标对象的相关特征表达,更有效地针对时空维度信息进行建模.采用LiteFlownet网络对视频流中的运动信息进行提取,以保证视频序列之间的连续性.同时,加入强度损失函数、梯度损失函数和运动损失函数加强模型检测的稳定性,以实现对视频异常行为的检测.结果 在 CUHK(Chinese University of Hong Kong)Avenue、UCSD(University of Califor-nia,San Diego)Ped1和UCSD Ped2等视频异常事件数据集上进行实验.在CUHK Avenue数据集中,本文方法的AUC(area under curve)为87.2％,比同类方法高2.3％;在UCSD Ped1和UCSD Ped2数据集中,本文方法的AUC值均高于同类其他方法.同时,设计了 4个消融实验并对实验结果进行对比分析,本文方法具有更高的AUC值.结论 实验结果表明,本文方法更适合视频异常检测任务,有效提高了异常行为检测任务模型的稳定性和准确率,且采用视频序列帧间运动信息能够显著提升异常行为检测性能.
文献关键词：
视频异常检测;生成对抗网络(GAN);U-net;门控自注意力机制;光流网络
中图分类号：
作者姓名：
刘成明;薛然;石磊;李英豪;高宇飞
作者机构：
郑州大学网络空间安全学院,郑州 450002
文献出处：
引用格式：
[1]刘成明;薛然;石磊;李英豪;高宇飞-.融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测)[J].中国图象图形学报,2022(11):3210-3221
A类：
门控自注意力机制,LiteFlownet,Califor,光流网络
B类：
生成对抗网络,网络视频,视频异常检测,异常行为检测,智能监控,监控技术,安防领域,重要应用,对视,空间维度,时间维度,信息建模,结构优势,传统生成,时空特征,检测效果,生成网络,入门,逐层,特征图,行权,权重分配,性能优势,视频帧,不相关,背景区域,特征表达,出任,时空维度,视频流,运动信息,视频序列,强度损失,损失函数,梯度损失,模型检测,CUHK,Chinese,University,Hong,Kong,Avenue,UCSD,nia,San,Diego,Ped1,Ped2,异常事件,件数,area,under,curve,其他方法,消融实验,任务模型,序列帧,间运,信息能,检测性能,GAN
AB值：
0.32237
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