异常行为

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基于运动模式的异常行为识别
我们提出一种基于运动模式的异常行为检测方法。我们提取时空描述符并建立稀疏主题模型,以获取视频的典型运动模式。通过分析重构精度和运动模式组成,我们可以检测视频中的异常行为。
基于运动特征的人群异常行为识别方法
针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题,提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先,采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场,并进行时空滤波处理;然后,提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息;接着,将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道,构建运动显著图;最后,设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析,识别异常行为。
SQL用户行为分析
提供了一份订单信息表SQL脚本,可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。
高维数据中的异常检测-综述异常检测方法
高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间,通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。
异常值剔除程序
使用MATLAB编写的异常值剔除程序,用于数据预处理。
HDFS读写异常处理
这份文档详细阐述了HDFS读写异常的处理方法,有助于理解HDFS基础架构。
Oracle异常处理技巧
Oracle中异常的详细解析:异常可以通过PL/SQL运行时引擎、RAISE语句或调用RAISE_APPLICATION_ERROR存储过程来抛出。
原子提交行为测试
SQLite 坚固耐用,即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。
行为科学统计基础
本书详细介绍了行为科学(特别是心理学)中使用的基础统计知识,包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说,这是一本不可多得的参考书。
异常检测算法综述基于不同方法的异常探测分类
异常检测方法可以基于多种不同的方法进行分类:包括统计学方法、距离度量方法、偏差检测方法和密度估计方法。这些方法在处理高维数据时也有各自的应用场景。