典型文献
人群密集度下GAN的视频异常行为检测进展
文献摘要：
视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用.生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独特的对抗性学习思想在异常检测领域也显示出良好的发展潜力.介绍了生成对抗网络的框架结构;根据场景密度以及行为发生的对象,从个体行为异常、群体异常两个方面论述了生成对抗网络在视频异常检测领域的研究现状,分别基于重构和预测的方法对个体异常行为检测和群体异常行为检测作进一步阐述;简要介绍了视频异常检测的常用数据集;最后对未来发展作出了展望.
文献关键词：
异常行为检测;生成对抗网络;群体异常检测;个体行为异常
中图分类号：
作者姓名：
申栩林;李超波;李洪均
作者机构：
南通大学 信息科学技术学院,江苏 南通 226019;南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室,南京 210093
文献出处：
引用格式：
[1]申栩林;李超波;李洪均-.人群密集度下GAN的视频异常行为检测进展)[J].计算机工程与应用,2022(07):21-30
A类：
个体行为异常,群体异常,群体异常检测
B类：
密集度,GAN,异常行为检测,视频异常检测,计算机视觉,智能监控系统,自动识别,公共安全,生成对抗网络,无监督方法,成图,对抗性,学习思想,检测领域,框架结构
AB值：
0.172455
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