【摘 要】
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在群体异常行为识别过程中,针对传统特征易受目标遮挡影响导致其对群体行为的弱描述性问题,提出一种基于KOD(kinetic orientation distance)能量特征的群体异常行为识别方法
【基金项目】
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四川省教育厅科技资助项目(12zd1005);四川省科技创新苗子工程资助项目(20132021);西南科技大学研究生创新基金资助项目(13ycjj39)
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在群体异常行为识别过程中,针对传统特征易受目标遮挡影响导致其对群体行为的弱描述性问题,提出一种基于KOD(kinetic orientation distance)能量特征的群体异常行为识别方法。该能量特征忽略群体中相互遮挡的个体的局部特征,从群体行为整体上分别根据群体的运动剧烈程度、群体运动方向一致性和群体中个体的相对位置定义并提取群体动能、方向势能和距离势能构成群体行为高层KOD能量特征,以此描述群体的运动状态变化,最后通过构建隐马尔可夫模型实现群体异常行为检测及类型识别。在PETS和UMN公共数据集上进行实验并与传统光流特征进行对比,实验结果表明,使用KOD能量特征能够有效地检测出群体异常行为并识别出其类型,且能够达到92%的准确率。
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