本周参考文章"Learning Temporal Regularity in Video Sequence"做了一些关于异常检测的实验
实验方案
通过对输入视频提取特征，利用autoencoder重建特征，根据重建误差来判断视频异常；
实验数据集：UCSD ped1
实验步骤：
1. 运动前景提取：
首先计算视频帧的光流，将视频序列划分为10*10*5的时空块，统计每一个时空块内像素光流值不为空的个数是否大于总像素的60%，如果是，则认为这个时空块为运动前景；
2. HOF特征计算：
本次实验采用的输入特征为HOF特征，统计每个10*10*5时空块的HOF特征，组成40维的输入特征
3. autoencoder自编码
将输入特征，进行encoder和decoder操作，重建输入特征，结构如下
4. 重建误差
