【摘 要】
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为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率，提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓，通过区域关联结合颜
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20122102120004);辽宁省教育厅科学研究项目(L2012034)
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为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率，提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓，通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪，解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数，对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明，所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪，还能快速、准确地识别出异常行为，具有简单实用的特点。
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