基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
时空特征能够同时在时间和空间维度捕捉人体运动信息,以三维丰富的信息量表征人体运动具有极大的优势,本文基于时空特征提出一种新的行为表示方法进而应用于人体异常行为检测.首先利用改进的方法检测时空兴趣点并提取三维尺度不变特征变换描述子(3D SIFT),同时提取时空兴趣点的位置分布信息(LOC)与之结合作为运动特征表示,然后本文提出在单帧以及所有帧之间特征信息进行两次主成分分析降维处理,大大降低特征的维数,最后利用支持向量机算法在公开的Weizmann数据库进行异常行为检测实验并得到了较高的正确检测率,验证了所提方法的有效性.
推荐文章
基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位
人群异常行为检测
深度时空卷积神经网络
迁移学习
数据扩充
基于时空兴趣点的人体行为识别
行为识别
特征提取
时空兴趣点
隐马尔可夫模型
平均 Hausdorff 距离
基于Hu矩和纹理特征结合的人体异常行为识别
Hu矩
纹理特征
马氏距离
模板匹配
行为识别
基于改进稠密轨迹与Fisher向量编码的人体行为识别方法
改进稠密轨
Fisher向量编码
人体行为识别
特征提取
量化
稠密光流
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 改进时空特征的人体异常行为检测方法研究
来源期刊 沈阳航空航天大学学报 学科 工学
关键词 异常行为 时空兴趣点 3D SIFT 位置分布 PCA降维
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 控制工程
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TP391
字数 3368字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-1248.2013.05.009
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 李一波 沈阳航空航天大学自动化学院 101 885 13.0 25.0
2 姬晓飞 沈阳航空航天大学自动化学院 46 256 9.0 13.0
3 吴倩倩 沈阳航空航天大学自动化学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (39)
共引文献  (509)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (4)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2009(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2010(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
异常行为
时空兴趣点
3D SIFT
位置分布
PCA降维
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
沈阳航空航天大学学报
双月刊
2095-1248
21-1576/V
大16开
辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街37号
1984
chi
出版文献量(篇)
2881
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11933
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导