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异常检测 (Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期 行为 差异大的数据。 通俗的来说,就是发现与大部分对象不同的对象,也就是离群点,一般规定数据具有“正常”模型,而 异常 被认为是与这个正常模型的偏差。 在实际应...
人群异常行为主要包括:人群单方向跑动、人群四散等. 该视频数据库采集的视频人为安排的异常行为. 该数据库针对的整体人群行为识别. (3) UCF (University of Central Florida)数据库 [34].该数据库由中佛罗里达大学创建, 包含了99 个视频片段.
异常行为识别在医疗健康和其他相关领域已经引起了很大的关注,特别是对老年人的身心健康,坠落事故的高风险,它导致的疾病已经引起越来越多的关注。 目前,本文开发的基于坠落检测技术的设备可以有效实时地监控坠落事件的发生,并帮助受伤人员接受急救。 然而,对于坠落检测和监控,传统方法的内置分类器尽管可以达到一个相对高的检测正确率,但是其误报率过高,进一步地,由于异常行为的传感器数据在真实应用中很稀少,这种方法必须面对这种不平衡问题。