原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
该文针对视频监控中的异常事件检测问题,提出了一种基于HMM和LDA的级联方法.该方法将提取的底层特征建立文本信息进行LDA训练后,得到的语义特征视为HMM观测量用于建立级联模型,从而对整体视频事件进行学习和异常检测.检测红灯禁行路段异常的实验结果表明,相对于基于HMM的方法,该方法在检测异常事件方面得到了更好的效果.
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文献信息
篇名 基于HMM和LDA级联的视频异常检测
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 隐马尔可夫模型 隐藏狄利克雷分配 异常检测 级联模型
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 13-16
页数 4页 分类号 TN181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9146.2013.02-004
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 郭春生 杭州电子科技大学通信工程学院 48 240 8.0 14.0
2 邹友辉 杭州电子科技大学通信工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
隐马尔可夫模型
隐藏狄利克雷分配
异常检测
级联模型
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
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
出版文献量(篇)
3184
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11145
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