基于光流共生矩阵的人群行为异常检测

• 作者: 宋庆祥 曾庆山 范明莉
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人群行为异常检测 光流法 光流共生矩阵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 控制工程与计算机技术
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.032

摘要

针对传统基于图像纹理特征进行人群行为异常检测算法倾向于描述人群图像纹理的变化而非人群运动行为的实际情况,导致检测性能较差的问题,提出一种反映人群运动行为真实情况的特征提取方法.首先通过Lucas-Kanade光流算法提取人群视频光流信息,并建立光流幅值共生矩阵与光流方向共生矩阵,然后通过共生矩阵提取角二阶距、对比度、熵、相似度等特征,并将其与光流幅值均值合并组成特征向量训练支持向量机,最后判断人群行为是否异常.仿真结果表明,本文的特征提取方法更加深化地处理了光流法提取的人群运动信息,具有较好的人群异常行为识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾庆山	郑州大学电气工程学院	36	155	8.0	11.0
2	范明莉	郑州大学电气工程学院	2	0	0.0	0.0
3	宋庆祥	郑州大学电气工程学院	2	0	0.0	0.0