技术总结
本发明公开了一种基于稀疏表示的自适应加权双字典异常检测方法。在充分考虑到光照均匀度的影响以及单字典稀疏表不足的基础上，本方法对视频序列提取两种互补特征，主要活动区域原图特征和差分二值化特征，在不增加特征提取复杂度的情况下保证特征的有效性，然后学习两种过完备字典，将测试样本特征分别在字典上进行稀疏表示得到双字典的稀疏重建代价。利用高斯函数估计器根据视频场景的亮度方差自适应的调节两部分稀疏重建代价的权重，使得异常检测算法能够根据场景的光照情况变化自适应调节异常判断的准则，适应场景的各种变化的情况，达到异常检测算法的鲁棒性和异常检测的准确性。
技术研发人员：胡栋;董方旭;杨园园
受保护的技术使用者：南京邮电大学
文档号码：201710032235
技术研发日：2017.01.16
技术公布日：2017.06.27