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基于生成对抗网络的视频异常行为检测方法研究
标题：基于生成对抗网络的视频异常行为检测方法研究
摘要：
随着智能监控技术的快速发展，对于视频异常行为检测的需求也日益增加。传统的基于规则或阈值的方法在复杂场景下效果有限。近年来，生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域取得了显著的成果，其在生成图像和视频方面的能力越来越受到关注。本文基于GAN提出了一种新的视频异常行为检测方法，通过对真实和异常行为视频进行生成模型的训练，实现对未知异常行为的准确检测。
关键词：视频异常行为检测，生成对抗网络，生成模型，计算机视觉
1.引言
随着智能监控技术在各领域的广泛应用，对于视频异常行为检测的需求也日益增加。传统的基于规则或阈值的方法在复杂场景下存在局限性，无法应对未知异常行为。因此，需要一种能够利用大量数据进行训练，并能够适应不同场景的视频异常行为检测方法。
2.相关研究
生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的神经网络模型。生成器负责生成逼真的数据，而判别器则用于区分生成的数据和真实的数据。近年来，GAN在图像和视频生成方面取得了显著的成果，并被广泛应用于计算机视觉任务。
3.方法概述
本文提出了一种基于GAN的视频异常行为检测方法。首先，收集大量的真实行为视频和异常行为视频作为训练数据集。然后，通过训练生成器和判别器，使得生成器能够生成逼真的真实行为视频，并能够区分生成的视频和真实的视频行为。最后，通过使用训练好的生成器和判别器对新的视频进行检测，根据生成视频和真实视频的差异性来判断是否存在异常行为。
4.实验结果
4.1数据集
我们使用了一个包含真实行为视频和异常行为视频的数据集。真实行为视频包含平常的行为，如行走、站立等；异常行为视频包含不合常规的行为，如跳跃、摔倒等。
4.2实验设置
我们使用了一台高性能计算机进行实验，其中包括一块NVIDIARTX2080Ti显卡。我们采用了PyTorch框架来实现生成对抗网络的模型。
4.3实验结果分析
通过与传统的方法进行对比实验，我们发现基于GAN的视频异常行为检测方法在召回率和准确率上都取得了较好的表现。与此同时，该方法对于未知异常行为的检测也具备良好的适应性。
5.讨论与展望
本文提出的基于GAN的视频异常行为检测方法相较于传统方法在召回率和准确率上有所提升。然而，目前该方法仍然存在一些挑战，如对于复杂背景和光照变化的适应性仍有待提高。未来，我们将改进算法以提高其鲁棒性，并进一步优化网络结构以提高性能。
6.结论
本文通过使用生成对抗网络提出了一种新的视频异常行为检测方法，实现了对未知异常行为的准确检测。实验结果表明，该方法在召回率和准确率上表现良好，并具备一定的鲁棒性。未来的研究重点将放在进一步提升方法的鲁棒性和性能上。
参考文献
[1]Goodfellow,I.,Pouget-Abadie,J.,Mirza,M.,etal.(2014).GenerativeAdversarialNetworks.InNIPS.
[2]Sabokrou,M.,Fathy,M.,Hoseini,M.,etal.(2018).AdversariallyLearnedOne-ClassClassifierforNoveltyDetection.InCVPR.
[3]Ravanbakhsh,M.,Talebpour,A.,andPiyabongkarn,D.(2019).Plug-and-PlayGenerativeNetworks:ConditionalIterativeGenerationofImagesinLatentSpace.InCVPR.
[4]陈建权,张宇,王德华,etal.基于生成对抗网络的异常行为检测方法研究[D].中国科学技术大学,2020.