视频监控中可变人体行为的识别

• 作者: 李倩倩 温向兵 满君丰
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 行为模式 行为识别 前景提取 多层Dirichlet过程
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 492-497
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.03.012

摘要

为有效识别视频监控中的人体行为,提出了新的人体行为识别模型和前景提取方法.对前景提取,采用背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法,有效避免了光照、阴影等外部因素的影响.为了快速发现人体运动过程中产生的新行为,采用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断是否有未知人体行为产生,用无限HMM对含有未知行为模式的特征向量进行有监督学习,由管理者将其添加到知识库中.当知识库的行为模式达到一定规模时,系统可以无监督地对人体行为进行分析.通过仿真实验证实了提出的方法在人体行为识别方面较其他方法具有独特的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	满君丰	湖南工业大学计算机与通信学院	69	258	9.0	12.0
2	李倩倩	湖南化工职业技术学院信息工程系	4	36	2.0	4.0
3	温向兵	湖南工业大学计算机与通信学院	4	36	2.0	4.0