基于改进Hu矩的异常行为识别

• 作者: 刘丹平 印勇 张毅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 异常行为识别 Hu矩 Hausdorlf距离
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 90-92
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 1914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.09.025

摘要

提出了基于改进Hu矩的异常行为识别算法,主要对跳、加速跑、摔倒、下蹲、挥手和手拿异物六种异常行为进行识别.对视频流首先要提取运动人体轮廓,然后对所得到的轮廓进行特征提取,这里主要提取人体运动的形状特征,最后,通过模板匹配的方法,采用Hausdorff距离计算所需识别的当前行为特征向量与模板行为(正常行走的行为)特征向量之间的相似性,并通过相应的阈值判定该行为是否为异常行为.实验证明,该方法对文中给出的样本异常行为的识别率达到100%,有一定实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	重庆大学通信工程学院	91	579	13.0	18.0
2	印勇	重庆大学通信工程学院	58	573	14.0	21.0
3	刘丹平	重庆大学通信工程学院	10	84	6.0	9.0