本文主要是介绍REMEMBERING HISTORY WITH CONVOLUTIONAL LSTM FOR ANOMALY DETECTION——利用卷积LSTM记忆历史进行异常检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
上海科技大学的文章，上海科技大学有个组一直在做这方面的工作，好文章挺多的还有数据集。
ABSTRACT
本文解决了视频中的异常检测问题，由于异常是无界的，所以异常检测是一项极具挑战性的任务。我们通过利用卷积神经网络(CNN或ConvNet)对每一帧进行外观编码，并利用卷积长期记忆(ConvLSTM)来记忆与运动信息相对应的所有过去的帧来完成这项任务。然后将ConvNet和ConvLSTM与自动编码器相结合，即ConvLSTM-AE，学习普通时刻的外观和运动规律。与基于三维卷积自动编码器的异常检测相比，我们的主要贡献在于提出了一种ConvLSTMAE框架，该框架能够更好地对正常事件的外观变化和运动变化进行编码。为了评估我们的方法，我们首先在一个人工合成的移动MNIST数据集上进行了实验，实验结果表明，我们的方法可以很容易地识别出外观和运动的变化。在真实异常数据集上的大量实验进一步验证了该异常检测方法的有效性。
Index Terms :异常检测，卷积神经网络，长期短期记忆
- 这篇文章的目的：检测视频异常事件。
- 贡献:
- 我们开发了一个ConvLSTM-AE框架来编码外观和外观(运动)的变化，用于异常检测
- 在一个合成的运动MNIST数据集上的实验表明，我们提出的ConvLSTM-AE能够很容易地检测到由运动或外观引起的异常。在真实数据集上的实验进一步验证了该异常检测框架的有效性
- 背景：以前方法不好，通常关注的是外形，他可以关注运动状态，保留空间信息。
- 结果：比以前方法好
- 方法 ：将CNN和ConvLSTM集成在一个自动编码器框架内，以保证ConvLSTM能够记忆过去的信息。我们使用一个反卷积网络(DeconvNet)来重建过去的帧，并识别是否有异常发生，我们也用一个不同的DeconvNet来重建当前的帧。因此，重构误差是外观或运动变化的指示器。——重建误差
- 感觉存在的问题：没有核心创新，拼接两个方法作为一个新的识别方法。粗略一看没有很大的启发。
Introduction
异常检测是计算机视觉中的一项重要任务，在视频监控、视频摘要、场景理解等领域有着广泛的应用。然而，由于这是一个不适定问题，这一任务仍然具有极大的挑战性，即异常事件的场景是无界的，因为收集所有异常事件对应的数据是极其困难或不可行的。相比之下，在视频中获取普通时刻要容易得多。因此，一种常见的异常检测设置是，在训练集中只有普通的时刻可用。1异常检测可以被描述为以下两个子问题:i)如何对外观和运动进行特征化;ii)如何对外观或运动的变化进行建模。在相当长的一段时间内，手工制作的功能[1][2]被用来表征视频中的外观和运动，然后稀疏表示方法[3][4][5]可以用来测量外观或运动的变化。然而，这种稀疏表示策略对于训练和测试都是非常耗时的。最近，在图像分类[6]和活动识别[7][8]中，深度神经网络显示了其相对于手工制作的特征的优势。最近，Hasan等人[9]提出使用基于3D卷积神经网络(ConvNet或CNN)的自动编码器框架，同时学习外观和运动之间的规律性，用于异常检测。然而，现有的许多活动识别工作表明，3D卷积对于运动特征[10][11]还不够好。
根据CNN的图像表示[6]的成功和长期短期记忆(LSTM)建模顺序数据的变化[7],在本文中,我们建议使用事先对每一帧进行编码和使用卷积LSTM (ConvLSTM) [12], LSTM的变种,保留了空间信息,记住外表的变化对应于运动信息。然后我们将CNN和ConvLSTM集成在一个自动编码器框架内，以保证ConvLSTM能够记忆过去的信息。我们使用一个反卷积网络(DeconvNet)来重建过去的帧，并识别是否有异常发生，我们也用一个不同的DeconvNet来重建当前的帧。因此，重构误差是外观或运动变化的指示器。我们将我们的框架称为基于ConvLSTM的自动编码器(简称ConvLSTM- ae)。在合成的Moving-MNIST数据集上的实验(图2和表1)表明，与[9]相比，我们的模型可以很容易地识别出外观和运动的变化，因此我们的框架更适合异常检测。
我们的工作总结如下：i)我们开发了一个ConvLSTM-AE框架来编码外观和外观(运动)的变化，用于异常检测；ii)在一个合成的运动MNIST数据集上的实验表明，我们提出的ConvLSTM-AE能够很容易地检测到由运动或外观引起的异常。在真实数据集上的实验进一步验证了该异常检测框架的有效性。
图1：我们的ConvLSTM-AE框架的展开架构。卷积模块表示卷积层。Deconv模块表示去卷积层。ConvLSTM模块表示卷积LSTM层。图中同一行的所有层都是相同的。对于除第一帧之外的每一帧的每个DeconvNet，左侧重建前一帧，右侧重建当前帧，而与第一帧对应的DeconvNet仅重建第一帧。
Fig. 4: The change of training reconstruction error of
ConvLSTM-AE on different datasets.
CONCLUSION
在这篇文章中，我们提出了一个基于自动编码器框架的卷积LSTM用于异常检测。通过使用CNN编码每一帧，每一帧的内容可以被很好的表示并且用于ConvLSTM可以将运动信息也很好的表示出来。同时，ConvLSTM保留了空间信息，这能够帮助当前和先前的帧进行重建，在合成的MNIST数据及上的实验表示该模型能够对外观和运动的变化有较强的鲁棒性。在全部的真实数据集上的实验进一步表示了我们的模型很好的性能以及具有很好的效率。
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