視頻監(jiān)控中人體行為識(shí)別的研究
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>440 K
標(biāo)簽： 監(jiān)測(cè)與報(bào)警系統(tǒng)
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文檔介紹：提出一種人體行為識(shí)別模型和前景提取方法。針對(duì)人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生新的行為問(wèn)題，該模型用分層Dirichlet過(guò)程聚類(lèi)人體特征數(shù)據(jù)來(lái)判斷人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中是否有未知的人體行為模式；用無(wú)限隱Markov模型對(duì)含有未知行為模式的特征向量進(jìn)行行為模式的有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，由管理者將其添加到規(guī)則與知識(shí)庫(kù)中。當(dāng)知識(shí)庫(kù)的行為模式達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，系統(tǒng)便可以無(wú)監(jiān)督地對(duì)人體行為進(jìn)行分析，其分析采用Markov模型中高效的Viterbi解碼算法來(lái)完成。對(duì)于前景的提取，提出了基于背景邊緣模型與背景模型相結(jié)合的前景檢測(cè)方法，此方法能夠有效避免光照、陰影等外部因素的影響。仿真實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的方法在實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中的人體行為識(shí)別方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
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