预训练CNN是否是监控视频异常检测的良好特征提取器？
计算机视觉与模式识别
2018-11-22 v1
摘要
近来，多种技术被探索用于检测监控视频中的异常行为。然而，鲜有研究利用预训练CNN提取的特征，且无一呈现不同模型所生成特征的比较。受此空白驱动，我们比较了四种最先进图像分类网络提取的特征，以此描述安防视频帧中的图像块。我们在Ped1与Ped2数据集上开展实验，并分析不同特征归一化技术的使用。我们的结果表明，在使用CNN特征时，选择合适的归一化对提升异常检测性能至关重要。此外，在Ped2数据集上，我们的方法取得了与若干最先进方法相当的结果。最后，由于我们的方法仅考虑每帧的外观，我们认为其可与关注运动模式的方法结合以进一步提升性能。
引用
@article{arxiv.1811.08495,
title = {Are pre-trained CNNs good feature extractors for anomaly detection in surveillance videos?},
author = {Tiago S. Nazare and Rodrigo F. de Mello and Moacir A. Ponti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08495},
year = {2018}
}