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研究休克病人图像识别问题，由于病人在休克、缺氧病态下，行为不受控制，行为特征随机性很明显，行为无明显可识别性变量。传统的人工智能识别算法应用到病人病态监测过程中，由于病人不可控动作干扰，使得识别过程存在大量虚假干扰动作，无法针对病人的行为进行有效判断病人状态，提出一种行为自动分类的病人多状态识别方法，采用混合高斯模型获取原始背景，通过Kalmn分类器针对病人的随机性行为变化及时更新背景图像，依据不同的行为病态特征获取相应的背景图像，对当前图像和背景图像进行差分分析，对获取的差分图像进行形态学处理，依据二值