联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测

摘要：

为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法.首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼滤波器及HOG特征融入时空上下文算法中,实现短时间内被完全遮挡行人的鲁棒跟踪;最后对跟踪轨迹进行训练,构造正常行为字典并稀疏重构待检测轨迹,通过联合加权最小重构残差和直方图熵,实现对异常行为的有效检测.通过对比实验,表明该算法对于打斗和抢劫等异常行为具有较好的检测效果,在静态背景且无遮挡的情况下,检测率可达92％以上.

关键词：异常行为检测、联合加权、重构轨迹、直方图熵、卡尔曼滤波器、HOG特征、时空上下文、行为字典

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61605048;福建省自然科学基金项目14BS215;泉州市科技计划项目2015Z120

在线出版日期：2018-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1015-1026