姿态优化策略和交互式图注意力流模型用于异常行为检测
来源：计算机工程与应用杂志2026年第15期北京时间：
作者：黄锦良, 郭立君
单位：宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211；
摘要：基于人体姿态的视频异常检测方法在输入姿态建模和空间关系建模方面仍存在显著局限：一方面，很多模型易受输入姿态数据的影响而导致检测能力下降；另一方面，传统图卷积难以捕捉姿态数据的远程依赖关系，限制了对复杂行为的建模能力。提出了一种基于标准化流的无监督视频异常检测模型。该方法融合了姿态优化策略，根据关节点运动特性进行区域划分，并通过核密度估计对正常运动模式进行建模，实现对姿态数据自适应调整，增强正常与异常行为的可分性。同时在标准化流的仿射偶合层上构建了一种双向交互式图自注意力模块，引入结构感知的自注意力机制，以构建跨空间子图的全局关联。该模型在ShanghaiTech和UBnormal数据集上的AUC分别为86.3%和72.6%，实验结果表明该模型具有良好的准确性和鲁棒性。
关键词：视频异常检测,图卷积网络,标准化流,自注意力
基金资助：宁波市科创甬江2035重大应用示范计划项目（2023Z196）。
