《表1 测试结果：面向刑侦视频的异常行为检测系统的设计与实现》

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《面向刑侦视频的异常行为检测系统的设计与实现》

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在此数据集的基础上。进行模型的训练，验证与测试。将训练集、验证集与测试集的比例划分为8:1:1，每次测试通过随机抽取其中的80%数据进行训练，在剩余的数据中，随机抽取50%作为验证集，另外50%作为测试集，然后循环往复测试10次，取其准确率（Accuracy）的平均值为最终结果，如表1所示。本文方法可以达到平均84.0%的准确率。从D.Tran等人的工作[8]可知，当前较好的深度3D CNN方法在UCF101数据集上的平均准确率为82.3%，与之相比，本文方法达到了较好准确率。