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摘要:
针对视频监控场景中的暴力行为问题,提出一种基于局部约束的稀疏分类模型和运动韦伯特征相结合的暴力检测方法.利用高斯滤波对输入视频去除一些噪声,提取出运动韦伯特征;提出改进的稀疏分类模型用于特定类字典的学习,引入基于局部约束的表达约束项和系数调整项用于提高模型的判别性;提出相应的分类机制用于对视频中的暴力行为进行分类.结果表明,提出的特征具有较强的判别性,且提出的基于局部约束的稀疏分类模型非常有效.
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文献信息
篇名 基于运动韦伯和局部约束的稀疏表示暴力检测
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 暴力检测 稀疏分类 运动韦伯描述子 表达约束项 系数调整项
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 101-106,152
页数 7页 分类号 TP393
字数 5925字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.016
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 张涛 江南大学物联网学院 158 1420 20.0 30.0
2 李建新 东莞职业技术学院计算机工程系 22 42 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
暴力检测
稀疏分类
运动韦伯描述子
表达约束项
系数调整项
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)
16532
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47
总被引数(次)
101489
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