人體異常行為識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能監(jiān)控系統(tǒng)主要基于圖像處理,人工智能及模式識(shí)別等技術(shù)。對(duì)這種系統(tǒng)的研究有如下幾個(gè)方面:①運(yùn)動(dòng)前景的提取,②目標(biāo)分割及辨識(shí),③目標(biāo)跟蹤,④行為識(shí)別及歸類。本文針對(duì)的對(duì)象式是人體,且主要對(duì)異常行為的識(shí)別進(jìn)行研究。
　　 本文首先簡(jiǎn)單的介紹了整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)所需的主要數(shù)字圖像處理技術(shù)。針對(duì)傳統(tǒng)方法去噪處理效果不佳的問題,采用了自適應(yīng)的高斯背景更新模型對(duì)前景進(jìn)行提取,并提出了基于三通道分離的背景差分改進(jìn)算法。
　　 本文接下來研究

2、了監(jiān)控視頻中人體的異常行為。針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,可將問題分類為單人的行為判別,少數(shù)人之間的突發(fā)暴力行為以及群聚事件。由于各情況下圖像反映的特征信息不同,本文將采用3種方法對(duì)它們進(jìn)行處理。
　　 在單人情況下,這里采用了近景攝像頭,這樣能清晰的提取目標(biāo)的外部結(jié)構(gòu)及幾何特征。再根據(jù)支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)理論,利用計(jì)算機(jī)較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,對(duì)輸入的視頻進(jìn)行訓(xùn)練,分類和識(shí)別。
　　 針對(duì)少

3、數(shù)人之間的異常行為,本文采用兩人間的打斗視頻。首先提取兩個(gè)關(guān)鍵的動(dòng)態(tài)特征:速度幅值及方向角的變化率。它們能反映目標(biāo)的劇烈且不規(guī)則的變化,作者由此歸納出整個(gè)視頻能量的動(dòng)能部分。另一方面,人與人間距離越近則發(fā)生異常行為的幾率越大,作者根據(jù)天體間的萬(wàn)有引力歸納出勢(shì)能部分。將兩部分加權(quán)后總結(jié)出視頻中每幀的總能量,根據(jù)它判斷監(jiān)控范圍內(nèi)是否發(fā)生了異常。
　　 在廣場(chǎng)等環(huán)境下,攝像頭監(jiān)控的范圍較廣,視頻中的人體的具體特征也不明顯。因此作者在M