2. method

把每一帧变成不同尺度,并且把每一层分成互不覆盖的patch.连续的5帧堆叠在一起形成时空立方体。对时空立方体计算3D梯度特征[11]。这些视屏序列中的特征,根据空间位置的相关性,进行处理。只有在相同空间位置的特征会被一起使用来训练和测试。

2.1. Learning Combinations on Training Data

所有的帧中的3D梯度特征表示为X = {x1,..., xn}。

我们的目标是发现一个sparse basis combination set S = {S1,..., SK},每一个 Si ∈ Rp×s包含s个字典基向量,形成了一种独特的组合,其中s远小于q。每一个 Si属于一个closed,convex and bounded set, 这确保了逐栏是单位规范列向量(unitnorm)从而避免过拟合.

我们的稀疏组合学习有两个目标:

1. 高效的表示,发现K个基组合,具有较小的重构误差t;

公式2

γ = {γ1,..., γn} and γj = {γ1j ,...,γK j }。每个γij 表示第i个组合Si是否被选中,对于数据xj。βij 是相关系数集corresponding coefficient set,用来表示关于组合Si的xi。

2. 让组合(Combinations)的总数量K足够小,对于监控视频的信息量。

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