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摘要:
为提高视频异常检测算法的适用性,同时提高算法的识别效率和精度,提出一种基于隐式马尔科夫非参数贝叶斯算法的视频异常检测算法.首先,针对跨越多天的视频画面进行片段序列划分,然后对所有帧的像素位置进行光流矢量总数统计和特征向量提取;其次,针对流数据分割和隐藏模式发现过程中模式数量未知问题,利用分层Dirichlet过程的隐式马尔科夫算法和非参数贝叶斯因子分析进行视频数据流分割和模式发现;最后,引入了一个交互式系统,允许用户检查和浏览可疑事件.实验结果显示,所提算法可实现视频异常的自适应模式发现,并可提高算法的识别精度和效率.
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异常检测
马尔科夫模型
卷积神经网络
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文献信息
篇名 隐式马尔科夫HDP非参数贝叶斯视频异常检测
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 隐式马尔科夫 非参数贝叶斯 视频异常检测 交互式系统
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 建模与仿真系统
研究方向 页码范围 1763-1769
页数 7页 分类号 TP391
字数 5760字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.161697
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐旭清 江南大学理学院 40 707 9.0 26.0
2 许乐灵 江南大学理学院 1 1 1.0 1.0
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2020(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
隐式马尔科夫
非参数贝叶斯
视频异常检测
交互式系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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