【摘 要】
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传统基于卷积神经网络(CNN)算法的人群异常行为检测方法由于采用二维卷积核提取图像特征,故无法准确捕捉视频流在时序上的动态特征。为此,提出一种基于改进C3D网络与随机森林(RF)算法相结合的检测方法。利用具有时间特征捕捉能力的C3D网络进行视频流梯度方向直方图(HOG)特征提取,并作为三维卷积核输入以实现对视频时空特征的提取;使用随机森林分类器替代softmax全连接层以避免训练过程中繁琐的梯度计
【机 构】
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西安思源学院电子信息工程学院,陕西西安710038;西安交通大学理学院,陕西西安710049;郑州轻工业大学软件学院,河南郑州450002
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传统基于卷积神经网络(CNN)算法的人群异常行为检测方法由于采用二维卷积核提取图像特征,故无法准确捕捉视频流在时序上的动态特征。为此,提出一种基于改进C3D网络与随机森林(RF)算法相结合的检测方法。利用具有时间特征捕捉能力的C3D网络进行视频流梯度方向直方图(HOG)特征提取,并作为三维卷积核输入以实现对视频时空特征的提取;使用随机森林分类器替代softmax全连接层以避免训练过程中繁琐的梯度计算操作,并降低对训练数据集样本规模的要求;基于基准数据集的算例结果表明,所提出的改进C3D-RF方案对人
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