人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,而实时性在检测过程中也越来越重要,针对传统的稀疏编码字典中大量的冗余数据的问题,提出一种改进的、有效的稀疏编码字典学习算法。首先定义该字典由大量基础子字典组成,其次使每一个子字典尽可能多地表示训练样本,最后在UCSD数据集上对该算法进行有效验证。实验结果表明,该算法在检测阶段提高性能,而不会影响结果的正确性。