基于混合高斯模型和主成分分析的轨迹分析行为识别方法

• 作者: 尹建芹 李国栋 田国会 闫云章
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 意图识别 异常行为检测 轨迹分析 混合高斯聚类 主成分分析
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 143-149
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.01.021

摘要

针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合高斯模型的关键点及关键区域获取算法,将轨迹转化为关键点及关键区域表示,并以此为基础进行了行为意图的识别和部分异常轨迹的判断;最后,借助主成分分析的方法弥补混合高斯聚类在异常轨迹识别方面的缺陷,提高了识别准确率.实验表明,该方法能够有效的对行为意图和异常行为进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田国会	山东大学控制科学与工程学院	117	2087	22.0	41.0
2	尹建芹	山东大学控制科学与工程学院	18	153	7.0	12.0
6	李国栋	山东大学控制科学与工程学院	21	153	7.0	11.0
7	闫云章	山东大学控制科学与工程学院	1	21	1.0	1.0