教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCEF-10-0476)
- 作品数：1 被引量：11H指数：1
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- 基于多示例学习的异常行为检测方法被引量：11
- 2011年
- 在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法.该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段.然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模.最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习.通过实验验证,该方法在准确率和召回率上都优于传统的基于轨迹建模的方法.
- 崔永艳高阳
- 关键词：异常行为检测多示例学习
