关键帧结合幅值直方图熵的异常行为检测算法?

摘要：

异常行为的检测在智能监控系统中具有十分重要的应用.论文提出了一种将关键帧与加权方向角熵值结合的异常行为智能检测方法.该方法首先利用一种像素级的背景提取算法(Visual Background Extractor ,VIBE)从视频序列中检测出运动目标,然后提取运动目标幅值加权的方向角特征,并利用改进的无监督聚类方法提取关键帧,最后结合幅值加权方向角熵的方法对异常行为进行检测分类.实验结果表明,该算法能够在指定的监控区域内有效地检测人体行为,并能准确地识别出人体异常行为,实现对监控视频的智能分析.

关键词：异常行为检测、幅值加权方向角熵值、关键帧、无监督聚类

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2016JM6079;陕西省教育厅专项科研基金项目14JM1429

在线出版日期：2019-10-15（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：2281-2285