基于隐马尔可夫模型的视频异常场景检测

• 作者: 冯志勇 张冰怡 张铮 徐超 李娟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 刚体 隐马尔可夫模型 人群场景 异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1300-1308
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5706字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.07.015

摘要

视频技术的广泛应用带来海量的视频数据,仅依靠人力对监控视频中的异常进行检测是不太可能的.异常行为的自动化检测在公共安全等领域的地位极其重要.提出一种综合考虑目标特性和时空上下文的异常检测方法,该方法利用光流纹理图描述移动物体的刚性特征,建立基于隐马尔可夫模型HMM的时间上下文异常检测模型.在此基础上,提取异常目标的Radon特征,以支持向量机SVM的异常预分类结果为基础,通过HMM建立异常场景的空间上下文分类模型.该模型在公共数据集UCSDPED2上进行了实验验证,结果表明,本算法不仅在异常检测方面优于已有算法,而且还能给出异常分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娟	天津大学计算机科学与技术学院	27	260	10.0	15.0
2	冯志勇	天津大学计算机科学与技术学院	146	1072	17.0	24.0
3	徐超	天津大学软件学院	24	134	6.0	11.0
4	张冰怡	天津大学计算机科学与技术学院	3	17	3.0	3.0
5	张铮	天津工业大学计算机科学与软件学院	5	12	2.0	3.0