基于數(shù)據(jù)挖掘的監(jiān)控視頻異常目標(biāo)的識(shí)別.pdf

1、當(dāng)前視頻監(jiān)控系統(tǒng)只起到監(jiān)控和存儲(chǔ)作用，視頻中許多重要事件和異常事件的發(fā)現(xiàn)都依賴于人工操作，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且會(huì)錯(cuò)過(guò)很多重要信息。監(jiān)控系統(tǒng)之所以沒(méi)有實(shí)現(xiàn)智能化，其本質(zhì)原因是計(jì)算機(jī)所理解的低層次圖像信息與人類所理解的高層次語(yǔ)義信息之間存在“鴻溝”。如何跨越這道“鴻溝”，是監(jiān)控系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、不為人知的、有價(jià)值的信息。將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到視頻數(shù)據(jù)的分析與識(shí)別，實(shí)現(xiàn)低層次圖像信息與高層次語(yǔ)義信息的關(guān)聯(lián)，是目前數(shù)據(jù)挖掘

2、的一個(gè)新的研究方向。
　　 異常目標(biāo)是指該目標(biāo)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)特征、表情特征、軌跡特征等不同于正常行為模式下對(duì)象的特征。而異常目標(biāo)識(shí)別需要利用對(duì)象的一組有效特征為該對(duì)象建立一種描述模型。視頻監(jiān)控中同一時(shí)間段內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)非常多的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，將異常對(duì)象從眾多目標(biāo)中提取出來(lái)就涉及到將這些對(duì)象按其行為模式（正?；虍惓＃┻M(jìn)行分類。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別監(jiān)控視頻中異常目標(biāo)是指是計(jì)算機(jī)首先自動(dòng)將視頻段中的對(duì)象分割并進(jìn)行特征提取，然后選取合適的挖掘算法對(duì)

3、提取的特征進(jìn)行挖掘，同時(shí)構(gòu)造分類器，最后利用分類器對(duì)檢測(cè)視頻中的對(duì)象進(jìn)行分類。
　　 本文研究方向是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)控視頻中異常目標(biāo)的識(shí)別，主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 (1)分析和研究了數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類算法，包括決策樹(shù)分類、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、K-最近鄰分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則分類等，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較了各種算法的分類準(zhǔn)確率。結(jié)合分類算法的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)和智能監(jiān)控系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的功能，選取基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類算法作為主要的挖掘算法

4、。
　　 (2)對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分類算法進(jìn)行了深入的研究，并結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)分析了該算法支持度和置信度閾值設(shè)置可能引起的一些不良后果。
　　 (3)針對(duì)傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分類算法支持度和置信度閾值敏感性這一缺點(diǎn)，提出了利用模擬退火算法對(duì)支持度和置信度閾值智能優(yōu)化的關(guān)聯(lián)分類算法SC。該算法利用智能優(yōu)化方法使支持度和置信度閾值通過(guò)機(jī)器自學(xué)習(xí)來(lái)設(shè)定，這一改進(jìn)克服了傳統(tǒng)算法依經(jīng)驗(yàn)值確定最小支持度和置信度可能導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率較低的不足，使閾值設(shè)定可以

5、與問(wèn)題規(guī)模良好結(jié)合，分類準(zhǔn)確率達(dá)到全局最優(yōu)。通過(guò)與傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分類算法CBA、爬山算法優(yōu)化的分類算法HC的分類結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證了模擬退火優(yōu)化的分類算法SC具有較高分類準(zhǔn)確率。
　　 (4)提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具有異常目標(biāo)識(shí)別功能的智能監(jiān)控系統(tǒng)框架，該框架結(jié)構(gòu)基于關(guān)聯(lián)分類算法對(duì)視頻對(duì)象進(jìn)行識(shí)別。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)和用戶子系統(tǒng)構(gòu)成。對(duì)于用戶選定的視頻，系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行對(duì)象分割、特征提取、關(guān)聯(lián)分類，進(jìn)而識(shí)別異常目標(biāo)并將其存入