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摘要:
在视觉分析中,人的同一动作在不同场景下会有截然不同的理解.为了判断在不同场景中行为是否为异常,在监控系统中使用双层词包模型来解决这个问题.把视频信息放在第1层包中,把场景动作文本词放在第2层包中.视频由一系列时空兴趣点组成的时空词典表示,动作性质由在指定场景下的动作文本词集合来确定.使用潜在语义分析概率模型(pLSA)不但能自动学习时空词的概率分布,找到与之对应的动作类别,也能在监督情况下学习在规定场景下运动文本词概率分布并区分出对应异常或正常行动结果.经过训练学习后,该算法可以识别新视频在相应场景下行为的异常或正常.
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文献信息
篇名 可变场所的异常行为识别方法
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 异常行为 兴趣点 双层词包 潜在含语义分析概率 可变场所
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 "第六届数字电视与无线多媒体通信国际论坛"专栏
研究方向 页码范围 2097-2101
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3729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 张军 西安电子科技大学计算机学院 28 108 7.0 9.0
3 刘志镜 西安电子科技大学计算机学院 85 1241 20.0 31.0
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研究主题发展历程
节点文献
异常行为
兴趣点
双层词包
潜在含语义分析概率
可变场所
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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131816
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