Abnormal Event Detection via Multi-Instance Dictionary Learning

计算机科学 事件(粒子物理) 集合(抽象数据类型) 人工智能 模式识别(心理学) 功能(生物学) 判别式 数据挖掘 机器学习 量子力学 进化生物学 生物 物理 程序设计语言
作者
Jing Huo,Yang Gao,Wanqi Yang,Hujun Yin
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 76-83 被引量:15
标识
DOI:10.1007/978-3-642-32639-4_10
摘要

In this paper, we present a method for detecting abnormal events in videos. In the proposed method, we define an event containing several sub-events. Sub-events can be viewed as instances and an event as a bag of instances in the multi-instance learning formulation. Given labeled events but with the labels of sub-events unknown, the proposed method is able to learn a dictionary together with a classification function. The dictionary is capable of generating discriminant sparse codes of sub-events while the classification function is able to classify an event. This method is suited for scenarios where the label of a sub-event is ambiguous, while the label of a set of sub-events is definite and is easy to obtain. Once the sparse codes of sub-events are generated, the classification of an event is carried out according to the result given by the classification function. An efficient optimization procedure of the proposed method is presented. Experiments show that the method is able to detect abnormal events with comparable or improved accuracy compared with other methods.

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