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摘要:
为了提高对运动目标的精确提取,减少冗余特征信息,提升算法的泛化性能和非线性拟合能力,提出基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测方法.通过嵌套mlpconv层改进卷积神经网络结构,利用混合高斯模型有效、精确地提取出视频中前景目标.嵌套多层的mlpconv层自动学习前景目标的深度层次特征,生成的特征图经过向量化处理输入到与全连接层相连的Softmax分类器进行人群中异常行为检测.仿真实验结果表明,该算法减少了对冗余信息的获取,缩短了算法运算时间和学习时间,改进的卷积神经网络在泛化性能和非线性拟合能力都有提高,对人群异常行为检测取得较高准确率.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 卷积神经网络 混合高斯模型 嵌套mlpconv层 异常行为检测
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 196-201,276
页数 7页 分类号 TP3
字数 5424字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.036
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 李冠 山东科技大学计算机科学与工程学院山东省智慧矿山信息技术重点实验室 16 397 7.0 16.0
2 孙月驰 山东科技大学计算机科学与工程学院山东省智慧矿山信息技术重点实验室 5 14 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
混合高斯模型
嵌套mlpconv层
异常行为检测
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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