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题名基于运动前景效应图特征的人群异常行为检测
被引量：6
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作者
张俊阳
谢维信
植柯霖
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机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期296-304,共9页
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文摘
异常行为检测是智能监控领域的研究热点之一,针对人群中的异常行为,提出了一种基于运动前景效应图特征的人群异常行为检测算法。该算法首先通过自适应混合高斯模型的前景检测方法分割得视频帧序列的前景区域,而后对视频帧图像采用分块处理,结合获得的前景区域计算运动前景目标块的运动效应图,并提取其各个空时分块的运动效应图特征,通过一种改进的优化初始聚类中心的K均值聚类算法对数据进行训练和测试。实验结果表明,与现有算法相比,本文算法有效地提高了异常行为的检测准确率,并可定位异常行为的位置。
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关键词
异常行为检测
前景分割
运动效应图特征
改进的K均值聚类
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Keywords
abnormal crowd behavior detection
moving foreground segmentation
motion effect map
improved K-means
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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