Jun, 2017

训练对抗判别器用于人群交叉通道异常事件检测

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TL;DR本文提出使用 GAN 来进行视频监控中的异常行为检测，通过将原始数据与运动信息相互转化来避免生成器学习平凡的恒等函数，并且在标准基准测试中达到了比之前最先进方法更好的效果。
abnormal crowd behaviour detectiongenerative adversarial netsabnormality detectionvideo surveillancemotion information
发现论文，激发创造
  • 使用生成对抗网络在视频中检测异常事件

    在拥挤的场景中，利用生成对抗网络（GANs）解决异常检测问题。通过只使用正常数据对 GANs 进行训练，学习场景的正常表征，进而在测试时通过对比真实数据和 GANs 重构的外观和运动表征，并计算局部差异检测出异常区域，在帧级和像素级异常检测任务中实验结果表明，与现有技术相比，该方法具有显著的优势。

    Aug, 2017

  • 使用 GAN 进行视频异常检测

    通过使用生成对抗网络（GAN）等技术，本研究在监控场景中解决了自动异常事件检测的问题，从而避免了人力资源需要对监控系统记录中的异常活动进行监视。在四个基准数据集上进行的实证研究结果表明，与现有技术相比，我们的模型在所有数据集上表现良好。

    Nov, 2023

  • 用于生成对抗网络的动态遮挡鉴别器

    从在线持续学习的角度出发，提出了一种新颖的 GAN 方法，通过将生成的数据视为流来训练鉴别器模型，并自动检测其阻塞并动态遮罩其特征，使其能够适应临时变化的生成数据分布。实验结果表明，该方法优于现有的最先进方法。

    Jun, 2023

  • 基于卷积变换器和双重鉴别器的生成对抗网络，用于视频异常检测

    本文介绍了一种基于卷积变换器、双鉴别器生成对抗网络（CT-D2GAN）的非监督式视频异常检测方法，该方法在未来帧预测和对视频的局部和全局建模方面取得了显著的效果。

    Jul, 2021

  • 双编码器双向生成对抗网络用于异常检测

    该研究提出了一种基于双编码器的双向 GAN 架构，通过学习机制，将循环一致性问题降至最小，有效地促进了基于 GAN 的模型中的异常检测效率。实验证明该方法在正常样本分布捕捉方面表现良好，并成功应用于大脑磁共振异常检测系统。

    Dec, 2020

  • GANomaly: 通过对抗训练进行半监督异常检测

    使用条件生成对抗网络，将输入图像映射到较低的维度向量，从而最小化训练时这些图像和潜在向量之间的距离，学习正常样本的数据分布，并在推理时利用学习到的数据分布，在各种基准数据集上表现出比先前最先进方法更好的模型性能

    May, 2018

  • GAN 在异常检测中的应用综述

    本研究调查了基于 GAN 的异常检测方法，评价了其优缺点，并在不同数据集上实验证明了主要的 GAN 模型的性能。同时，提供了一个完整的开源工具箱来使用 GAN 进行异常检测。

    Jun, 2019

  • 一种基于背景无关框架的对抗训练方法，用于视频异常事件检测

    该论文提出了一种背景无关框架来解决视频中异常事件检测的问题，该框架由对象检测器、外观和运动自编码器以及二进制分类器组成。通过对外部领域伪异常示例进行梯度上升和对外观和运动特征进行区分，并对四个基准数据集进行评估，该框架在所有数据集上均表现出优良性能。

    Aug, 2020

  • 野外假人脸图像检测学习

    本研究提出了一个名为 DeepFD 的深度伪造鉴别器，采用对比损失的方法来检测由不同 GAN 生成的计算机生成图像，实验结果表明，DeepFD 可以有效地检测到几种最新的 GAN 生成的 94.7% 假图像。

    Sep, 2018

  • 移动众感知中基于生成对抗网络的对抗任务检测

    本文提出了一种基于 GAN 的模型，通过将 GAN 判别器与二元分类器相结合，预防对手伪造任务，从而检测智能设计的非法传感服务请求。模拟结果表明，与单层二元分类器相比，提出的方法将对抗攻击检测率从 0% 提高到 97.5%，提高了三个二元分类器的原始攻击检测率。

    Feb, 2022