可变场所的异常行为识别方法
在视觉分析中,人的同一动作在不同场景下会有截然不同的理解.为了判断在不同场景中行为是否为异常,在监控系统中使用双层词包模型来解决这个问题.把视频信息放在第1层包中,把场景动作文本词放在第2层包中.视频由一系列时空兴趣点组成的时空词典表示,动作性质由在指定场景下的动作文本词集合来确定.使用潜在语义分析概率模型(pLSA)不但能自动学习时空词的概率分布,找到与之对应的动作类别,也能在监督情况下学习在规定场景下运动文本词概率分布并区分出对应异常或正常行动结果.经过训练学习后,该算法可以识别新视频在相应场景下行为的异常或正常.
异常行为、兴趣点、双层词包、潜在含语义分析概率、可变场所
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
广东省教育部产学研结合项目2006D90704017;河北省教育厅科研项目Z2009127
2009-12-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2097-2101