基于运动模式分析的异常行为检测

• 作者: 夏利民 王军 胡湘杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 运动模式 时空描述符 视觉单词 稀疏主题模型 重构精度
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 140-145
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0009

摘要

提出了一种基于运动模式分析的无监督方法用于对视频中的异常行为进行检测.为了有效描述视频场景中的各种目标信息,对每个前景像素点提取了时空描述符,再结合块区域信息并通过词袋模型生成视觉单词,对视频进行表示.提出了一种稀疏主题模型,用以获取视频中的运动主题.通过该模型可以查找出视频中典型的运动模式,并可以此对各视频文件进行编码.通过分析重构精度和运动模式组成对测试视频文件进行检测,判断其中是否包含异常行为.实验在QMUL数据集上进行,实验结果证明了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏利民	中南大学信息科学与工程学院	102	814	16.0	22.0
2	王军	中南大学信息科学与工程学院	65	494	12.0	19.0
3	胡湘杰	中南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0