视频监控中的考生异常行为识别

摘要：

为了提高考生考试行为识别的准确率,提出了一种视频监控中的考生异常行为识别方法ICanny-ABC-SVM.该算法从视频监控中提取考生行为图像,采用改进Canny算子对图像进行边缘检测;通过提取图像的不变矩特征,并将特征向量输入人工蜂群优化支持向量机中进行学习,构建考生行为分类器;运用仿真实验测试方法的性能.测试结果表明,此方法获得了较高的考生行为识别准确率与较快的识别速度,是一个性能较优的智能视频监控考生行为识别方法.

关键词：智能视频监、考生行为、支持向量机、边缘检测

所属期刊栏目：23

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目16A520047

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：512-516