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文檔簡介
1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,很多發(fā)達(dá)地區(qū)人口流動也隨之增加,很多公共場合如學(xué)校、商場、車站等經(jīng)常呈現(xiàn)高密度人口聚集場景,導(dǎo)致一些危險(xiǎn)暴力事件發(fā)生。所以公共場合的安全問題對智能監(jiān)控的需求日益增加,視頻異常檢測算法研究作為智能監(jiān)控應(yīng)用的核心研究課題,對公共安全建設(shè)有著重要的研究意義。本文從群體特征感知與異常檢測模型兩方面進(jìn)行異常檢測算法研究。下面對主要內(nèi)容簡要闡述:
在視頻場景中,由于群體是由個(gè)體組成,而每個(gè)個(gè)體能夠表現(xiàn)出兩種特性:一
2、致的群體性和相異的隨機(jī)性,群體特征感知的目標(biāo)是提取每個(gè)個(gè)體的一致性特征,而直接提取個(gè)體的群體特征是相當(dāng)難的,考慮到稀疏向量的稀疏性,本文提出一種基于稀疏線性模型的群體特征感知算法,該算法是基于概率的一種統(tǒng)計(jì)模型,先假設(shè)群體特征具有一定的超高斯先驗(yàn)分布,建立個(gè)體群體性和隨機(jī)性的統(tǒng)計(jì)表征,通過稀疏貝葉斯和變分推理的方法求出群體的稀疏表示,從而有效地實(shí)現(xiàn)個(gè)體的群體性和隨機(jī)性分離,從而提取個(gè)體的一致性特征。最后在MATLAB平臺上對圖像稀疏表示
3、進(jìn)行仿真,驗(yàn)證了超高斯先驗(yàn)分布猜想的可行性和有效性。
由于異常事件不僅發(fā)生在時(shí)域、空域甚至發(fā)生在空時(shí)域,考慮到異常事件發(fā)生的復(fù)雜性,在稀疏線性模型的基礎(chǔ)上,提出一種基于SLM-iHMM空時(shí)模型的異常檢測算法,該算法是一種有向級聯(lián)算法,分別在空域和時(shí)域?qū)D像特征進(jìn)行提取與整合。在空域,基于SLM建立個(gè)體群體性和隨機(jī)性的統(tǒng)計(jì)表征,在空域表示群體特征;在時(shí)域,將空間域特征作為iHMM統(tǒng)計(jì)模型輸入進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練,在狀態(tài)不斷轉(zhuǎn)換中捕捉特征
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