【摘 要】
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视频中人体异常行为识别是计算机视觉领域一项重要的研究内容,其涉及深度学习、模式识别等多项关键技术,异常行为的研究工作大都基于人体行为识别的研究内容。近年来,随着我国人口老龄化程度的加深,居家养老已经成为老年人养老的主要方式,因此面向室内视频的人体异常行为识别研究将对保障老年人的生命健康起到至关重要的作用。本文立足于实际场景,基于深度学习技术,针对室内视频人体异常行为识别做了以下研究:第一,针对行为
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视频中人体异常行为识别是计算机视觉领域一项重要的研究内容,其涉及深度学习、模式识别等多项关键技术,异常行为的研究工作大都基于人体行为识别的研究内容。近年来,随着我国人口老龄化程度的加深,居家养老已经成为老年人养老的主要方式,因此面向室内视频的人体异常行为识别研究将对保障老年人的生命健康起到至关重要的作用。本文立足于实际场景,基于深度学习技术,针对室内视频人体异常行为识别做了以下研究:第一,针对行为识别领域现有的公共数据集大多聚焦于人体行为特征,视频中场景信息表达不充分,缺少针对室内人体行为识别研究的数据集,本文搜集了源于大型公共数据集、电影片段和短视频平台的视频数据,建立了一个场景信息明确,包含异常行为和正常行为两大类的室内场景-行为视频数据集（Scene-Action Data Base,SADB）。第二,基于深度学习技术,设计和实现膨胀3D残差卷积网络I3D-R。网络核心模块为一个含有残差学习的多通路卷积模块R-Inc.,并串联二维卷积核与一维卷积核替换3D网络中的三维卷积核,在较深层级的多通路卷积模块R-Inc.后添加一个softmax作为网络主分类器的辅助分类器。实验证明,本文提出的网络在时间性能和识别准确率上均达到了不错的水平。在自建数据集SADB上,本文网络在计算性能明显优于典型网络I3D的基础上,准确率比其提高了2.4%。第三,充分利用室内场景信息与人体运动的关联性和场景对人体运动的限制,基于本文的膨胀3D残差卷积网络,提出一种基于场景先验知识的人体异常行为识别方法。对先验知识的定义和量化,将场景先验知识融入到行为识别模型中,通过对权值进行约束,优化目标函数,提高行为识别的效果。在自建数据集SADB上的识别准确率达到87.9%,比I3D-R网络高6%。
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