揭示视频中的异常事件

我们提出了一种用于视频异常事件检测的新框架，该框架无需训练序列。我们的框架基于去掩蔽技术，这是一种以前用于文本文档作者身份验证的技术，我们将其调整以适用于我们的任务。我们迭代地训练一个二元分类器来区分两个连续的视频序列，同时在每一步去除最具区分性的特征。中间获得的分类器的较高训练准确率代表了异常事件。据我们所知，这是首次将去掩蔽技术应用于计算机视觉任务。我们在四个基准数据集上将我们的方法与几种SOTA的有监督和无监督方法进行了比较。实证结果表明，我们的异常事件检测框架能够取得SOTA的结果，同时以每秒20帧的速度实时运行。