基于MUGG的轨迹建模与异常检测

• 作者: 桂树 谢锦生 郭立 陆海先
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 混合单边广义高斯模型 轨迹学习 轨迹距离
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 244-250
• 分类号: TP274+.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.1002-1175.2013.02.016

摘要

构建视频场景中目标轨迹分布的概率模型——混合单边广义高斯模型,通过计算目标轨迹的信息量分析目标轨迹是否异常.该方法不依赖场景的先验知识,模型建立过程无监督,且模型能实时更新以适应时变环境.实验表明,该方法的有效性和鲁棒性,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立	中国科学技术大学信息科学技术学院	203	1655	20.0	30.0
2	谢锦生	中国科学技术大学信息科学技术学院	9	31	4.0	5.0
3	桂树	中国科学技术大学信息科学技术学院	3	11	2.0	3.0
5	陆海先	中国科学技术大学信息科学技术学院	3	3	1.0	1.0