【摘 要】
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针对基于传统社会力模型的人群异常行为检测算法忽视了场景中各个区域信息差异性的问题,考虑到时空LBP序列谱特征的计算简单性和区域代表性,提出了一种基于时空LBP加权社会力
【机 构】
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上海交通大学图像通信与信息处理研究所上海数字媒体处理与传输重点实验室,上海星尘电子科技有限公司
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针对基于传统社会力模型的人群异常行为检测算法忽视了场景中各个区域信息差异性的问题,考虑到时空LBP序列谱特征的计算简单性和区域代表性,提出了一种基于时空LBP加权社会力模型的人群异常行为检测算法,将时空LBP序列谱特征所包含的时域特性和区域信息融入社会力模型,使得社会力模型更为精确地对人群行为进行建模。实验证明,与传统算法相比,改进后的算法在异常行为的查准率与查全率上有很大的提高。
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