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異常檢測 (Outlier Detection),顧名思義,是識別與正常數據不同的數據,與預期 行為 差異大的數據。 通俗的來說,就是發現與大部分對象不同的對象,也就是離群點,一般規定數據具有“正常”模型,而 異常 被認為是與這個正常模型的偏差。 在實際應...
人群異常行為主要包括:人群單方向跑動、人群四散等. 該視頻數據庫采集的視頻人為安排的異常行為. 該數據庫針對的整體人群行為識別. (3) UCF (University of Central Florida)數據庫 [34].該數據庫由中佛羅里達大學創建, 包含了99 個視頻片段.
異常行為識別在醫療健康和其他相關領域已經引起了很大的關注,特別是對老年人的身心健康,墜落事故的高風險,它導致的疾病已經引起越來越多的關注。 目前,本文開發的基于墜落檢測技術的設備可以有效實時地監控墜落事件的發生,并幫助受傷人員接受急救。 然而,對于墜落檢測和監控,傳統方法的內置分類器盡管可以達到一個相對高的檢測正確率,但是其誤報率過高,進一步地,由于異常行為的傳感器數據在真實應用中很稀少,這種方法必須面對這種不平衡問題。