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摘要:
提出了一种基于运动方向的异常行为检测方法.根据不同行为的运动方向具有不同的规律性,该方法采用块运动方向描述不同的动作,并利用支持向量机(Support vector machine,SVM)对实时临控视频进行异常行为检测.为了减少噪声运动的影响,同时有效保留小幅度运动的前景目标,在行为描述之前,本文采用了背景边缘模型对每一视频帧进行前景帧(有目标出现的视频帧)判断.在行为描述时,先提取相应视频段的所有前景帧的块运动方向,然后对这些运动方向进行归一化直方图统计得到该视频段的行为特征.在走廊等公共场景中的实验结果表明,该方法能够对单人以及多人的复杂行为进行有效检测,对运动过程中目标大小的变化、光照的变化以及噪声等具有较好的鲁棒性,向且计算复杂度小,能够实现实时监控.
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文献信息
篇名 基于运动方向的异常行为检测
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 视频监控 异常检测 前景分割 运动方向 支持向量机
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1348-1357
页数 10页 分类号 TP391
字数 7450字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林行刚 清华大学电子工程系 60 1240 19.0 34.0
2 王贵锦 清华大学电子工程系 30 276 9.0 16.0
3 江帆 清华大学电子工程系 4 111 3.0 4.0
4 胡芝兰 清华大学电子工程系 2 81 2.0 2.0
8 严洪 香港城市大学电子工程系 4 88 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频监控
异常检测
前景分割
运动方向
支持向量机
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导