基于改进的稀疏重构算法的行人异常行为分析

• 作者: 卢永伟 汤春明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控序列 目标跟踪 时空上下文 异常分析 稀疏重构算法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 165-169,185
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0065

摘要

针对视频监控中行人异常行为识别问题,首先对行人进行跟踪,然后对跟踪得到的轨迹进行分析,最后判断行人行为是否存在异常.在行人跟踪方面,在时空上下文跟踪算法的基础上结合卡尔曼滤波器,有效改进了复杂背景中的遮挡问题.在异常分析方面,将跟踪得到的目标轨迹按照轨迹形状进行分类,得到场景中的正常轨迹集;将这些轨迹集作为后续处理的训练样本集,通过改进的稀疏重构算法对轨迹进行分析,利用重构误差来判断异常.五段视频序列的测试结果表明,该方法与改进前的方法相比具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤春明	天津工业大学电子与信息工程学院	27	102	6.0	8.0
2	卢永伟	天津工业大学电子与信息工程学院	1	14	1.0	1.0