基于轨迹的异常事件检测

近年来，自动事件分析在视频序列中的任务引起了研究界的越来越多关注。应用领域各异，从视频监控到运动视频或电视片段的自动视频注解。无论应用领域如何，事件分析的大部分工作都基于两种主要方法：前者基于显式事件识别，专注于寻找视频序列的高层次、语义解释；后者则基于异常检测。本文处理第二种方法，最终目标不是对已识别事件进行显式标记，而是检测与典型模式不同的异常事件。特别是，所提出的工作通过轨迹分析来解决异常检测，这是一种应用广泛的方法，最引人注目的是视频监控和交通监测。所提出的方法基于单类支持向量机（SVM）聚类，利用新颖性检测SVM的能力来识别异常轨迹。特别关注于在没有关于离群点分布的先验信息的情况下进行轨迹分类。实验结果证明了所提出方法的有效性.