Nov, 2023

使用 GAN 进行视频异常检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 高效基于 GAN 的异常检测

    使用生成对抗网络（GANs）进行异常检测，取得了图像和网络入侵数据集方面的最新性能，并且测试时间比唯一已发布的基于 GAN 的方法快了数百倍。

    Feb, 2018

  • 发电厂中的异常检测与生成对抗网络

    使用生成对抗网络（GANs）进行电力发电厂异常检测的研究表明，GANs 在有效的异常检测方面表现出色，特别适用于使用大型数据集。

    Sep, 2023

  • 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

  • 使用生成对抗网络进行多元时间序列异常检测

    利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

    Sep, 2018

  • 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

  • MAD-GAN：基于生成对抗网络的多元时序数据异常检测

    本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的无监督多变量异常检测方法（MAD-GAN），并在 SWaT 和 WADI 数据集上进行了实验，结果表明该方法能够有效地检测这些系统中各种形式的入侵。

    Jan, 2019

  • 训练对抗判别器用于人群交叉通道异常事件检测

    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。

    Jun, 2017

  • 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