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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>視頻技術論文>基于隱馬爾可夫模型的視頻異常檢測模型

基于隱馬爾可夫模型的視頻異常檢測模型

2017-11-20 | rar | 0.85 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  視頻技術的廣泛應用帶來海量的視頻數據,僅依靠人力對監控視頻中的異常進行檢測是不太可能的。異常行為的自動化檢測在公共安全等領域的地位極其重要。提出一種綜合考慮目標特性和時空上下文的異常檢測方法,該方法利用光流紋理圖描述移動物體的剛性特征,建立基于隱馬爾可夫模型HMM的時間上下文異常檢測模型。在此基礎上,提取異常目標的Radon特征,以支持向量機SVM的異常預分類結果為基礎,通過HMM建立異常場景的空間上下文分類模型。該模型在公共數據集UCSD PED2上進行了實驗驗證,結果表明,本算法不僅在異常檢測方面優于已有算法,而且還能給出異常分類。

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