一种基于属性的视频异常检测方法
计算机视觉与模式识别
2025-01-28 v2 机器学习
摘要
视频异常检测（VAD）识别视频中的可疑事件，对犯罪预防与国土安全至关重要。本文中，我们提出一种简单但高效的依赖基于属性表示的VAD方法。我们方法的基础版本以速度和姿态表示每个对象，并通过密度估计计算异常分数。令人惊讶的是，这一简单表示足以在最常用的VAD数据集ShanghaiTech上达到最先进性能。将我们的基于属性的表示与现成的预训练深度表示结合，在Ped2、Avenue和ShanghaiTech上分别以99.1%、93.7%和85.9%的AUROC取得最先进性能。
引用
@article{arxiv.2212.00789,
title = {An Attribute-based Method for Video Anomaly Detection},
author = {Tal Reiss and Yedid Hoshen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.00789},
year = {2025}
}
备注
TMLR 2025. Our code is available at https://github.com/talreiss/Accurate-Interpretable-VAD