基于光流灰度共生矩阵的视频暴力行为检测
视频暴力行为检测通过分析视频场景中运动目标的行为,判断目标的行为是否属于袭击、骚乱、打架等暴力行为.针对视频中的暴力行为检测问题,提出一种基于光流灰度共生矩阵的视频暴力行为检测算法.光流灰度共生矩阵获取场景中运动的空间共生分布信息,并能够计算出重要特征用于描述场景中的行为.首先,计算视频中连续帧之间的光流场;然后,提取光流场灰度图像的灰度共生矩阵,计算灰度共生矩阵的二阶矩、对比度、熵等特征,并组成特征向量;最后,使用支持向量机将所提取的视频特征分类为暴力行为或非暴力行为.该方法在Hockey、Movies和Violent Flow三个公共数据集上的进行了5折交叉验证,分别取得了 96.7%,95.8%,92.5%的准确率.实验结果分析与对比显示,所提出方法的性能优于同类对比方法.
视频暴力行为检测、光流场、GLCM、支持向量机
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
上海市自然科学基金20ZR1437900
2021-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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