本文主要研究内容
作者陈华华,刘萍（2019）在《基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测》一文中研究指出：为了检测视频监控中人群恐慌逃散的异常事件,提出一种基于SSIM稀疏自编码网络的异常事件检测模型。通过提取SSIM特征来表征场景的变化程度,利用稀疏自编码网络对SSIM特征进行稀疏表示,最后通过计算马氏距离来进行异常事件和正常事件的相似度衡量,并以此进行异常事件的检测。在标准数据集UMN和web上进行实验,UMN数据集上的异常检测等错误率EER达到0.017,web数据集上达到0.189。
Abstract
wei le jian ce shi pin jian kong zhong ren qun kong huang tao san de yi chang shi jian ,di chu yi chong ji yu SSIMxi shu zi bian ma wang lao de yi chang shi jian jian ce mo xing 。tong guo di qu SSIMte zheng lai biao zheng chang jing de bian hua cheng du ,li yong xi shu zi bian ma wang lao dui SSIMte zheng jin hang xi shu biao shi ,zui hou tong guo ji suan ma shi ju li lai jin hang yi chang shi jian he zheng chang shi jian de xiang shi du heng liang ,bing yi ci jin hang yi chang shi jian de jian ce 。zai biao zhun shu ju ji UMNhe webshang jin hang shi yan ,UMNshu ju ji shang de yi chang jian ce deng cuo wu lv EERda dao 0.017,webshu ju ji shang da dao 0.189。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自杭州电子科技大学学报(自然科学版)的陈华华,刘萍，发表于刊物杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年05期论文，是一篇关于结构相似性论文,稀疏自编码论文,马氏距离论文,反向传播论文,杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：结构相似性论文; 稀疏自编码论文; 马氏距离论文; 反向传播论文; 杭州电子科技大学学报(自然科学版)2019年05期论文;