[发明专利]一种用于异常检测的特征自回归方法

摘要

本发明公开了一种用于异常检测的特征自回归方法。包括以下步骤：首先，通过自动编码器得到输入样本的低维特征，再将其重建为高维图像。接着，使用分类器对输入样本和生成样本进行分类，并提取它们的低维特征通过不断缩小分类损失和重建损失使模型能够重建出更高质量的正常样本。在此基础上，为了降低模型表示异常的能力。引入密度估计器对低维特征的分布进行正则化约束。然后，经过多次迭代训练得到最优模型。最后，通过比较输入样本和生成样本的高维图像和低维特征的重建误差来判断是否异常。该方法在视频监控异常行为检测领域具有广阔的应用前景。