基于运动外观多通道层级ICA编码的异常检测

摘要

针对现有异常表示方法对视觉感知层级关系描述能力的不足,基于生物视觉感知编码特性启发,本文提出一种基于运动外观多通道层级ICA编码模型,实现复杂场景中的异常检测任务。首先,对现有的生物视觉层级编码框架,进行三级逐层学习拓展,采用ICA统计方法提取层内视觉感知编码模式,利用HMAX机制实现层级信息传递。其次,借助视觉双通道处理机制,各通道独立完成三层编码模式学习,随后联合双通道特征构建异常模式表达,最终,利用单类支持向量机模型对正常和异常情况进行判定。在UCSD数据集上,分别验证了本文方法的运动感知编码特性和异常检测的性能,实验结果能够说明本文异常模式表达优于现有的手工设计特征,以及深度学习特征。