【摘 要】
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随着人们越来越重视公共安全,智能视频监控的市场需求也就越来越大。针对异常行为检测的研究能够推动智能视频监控的进步,对维持社会稳定以及提高人民的幸福感具有重要意义。针对异常行为检测的研究包含诸多方面,本文针对的对象是人。人体异常行为检测的研究主要分为两部分:运动目标检测和人体异常行为识别。运动目标检测的研究内容主要是提取运动目标的前景图像,提取的效果越好,越有利于后续的识别研究;人体异常行为识别的研
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随着人们越来越重视公共安全,智能视频监控的市场需求也就越来越大。针对异常行为检测的研究能够推动智能视频监控的进步,对维持社会稳定以及提高人民的幸福感具有重要意义。针对异常行为检测的研究包含诸多方面,本文针对的对象是人。人体异常行为检测的研究主要分为两部分:运动目标检测和人体异常行为识别。运动目标检测的研究内容主要是提取运动目标的前景图像,提取的效果越好,越有利于后续的识别研究;人体异常行为识别的研究内容主要是基于提取的行为特征对行为进行分类,根据对异常行为的分类判断行为是否是异常行为,其中算法的选取会影响行为的正确识别率,因此选取合适的算法非常重要。所以在本文中,主要针对如何在运动目标检测过程中,排除干扰影响,提取出较为理想的人体前景目标以及选取合适的算法进行人体异常行为识别这两部分具体展开研究。本文的研究工作如下:在运动目标检测部分,根据ViBe算法存在的不足,对其进行了改进。首先根据chromacity法检测出阴影,然后通过在当前像素上添加与平均背景强度的差值来去除检测到的阴影;采用均值法提取的背景建立初始背景模型,消除在目标检测过程中由于第一帧图像存在运动目标而产生的鬼影现象;在运动目标检测初始阶段通过缩小更新因子,使背景模型更新速度加快,快速消除因运动目标过多时均值法提取的不干净背景问题;将固定阈值用自适应阈值代替,引入颜色失真值,由颜色失真值以及自适应阈值双重决定像素点的分类;对前景目标进行小面积连通域去除操作以此来降低噪声和动态背景的干扰;最后进行闭运算操作完善前景目标。实验在CDnet2014数据集上进行验证,实验结果表明改进的ViBe算法能够有效地去除阴影和鬼影,提高了像素分类的准确度,降低了动态背景及噪声的干扰,检测效果较为理想。在人体异常行为识别部分,首先基于PCA对通过改进的ViBe算法提取的前景目标进行特征提取;通过Shuffle Split交叉验证对三种分类算法模型的性能进行评估,选取分类效果最好的模型BP神经网络;将提取的特征送入到训练好的BP神经网络分类模型中对人体行为进行分类,根据对异常行为的分类判断识别的行为是正常行为还是异常行为。实验在以Weizmann数据集、KTH数据集以及Multicam跌倒数据集为基础构建的包含异常行为和正常行为的视频数据集上进行实验验证。通过以上实验表明,本文算法的分类性能较为优异,并且能够根据对异常行为的分类来判断识别出的行为是正常行为还是异常行为,达到对异常行为进行检测的目的。
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