基于深度学习的视频异常检测表示建模：综述
计算机视觉与模式识别
2015-05-05 v1
摘要
本综述文章调查了基于视频的异常检测方面取得的当前进展。我们探讨视频异常检测最基础的方面，即视频特征表示。许多研究工作致力于寻找合适的表示，以可接受的误报率在视频流中准确执行异常检测。然而，由于环境和人体运动的巨大变化，以及视频数据海量维度带来的高时空复杂度，这极具挑战性。深度学习算法的弱监督性质有助于从视频数据自身学习表示，而非为特定场景手动设计合适特征。在本文中，我们拟回顾利用深度学习技术为异常检测和动作识别任务建模视频表示的现有方法。
引用
@article{arxiv.1505.00523,
title = {Modeling Representation of Videos for Anomaly Detection using Deep Learning: A Review},
author = {Yong Shean Chong and Yong Haur Tay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00523},
year = {2015}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1411.4423 by other authors