| 視頻監(jiān)控中人體行為識別的研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：440 K | |
| 標簽： 監(jiān)測與報警系統(tǒng) | |
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| 文檔介紹：提出一種人體行為識別模型和前景提取方法。針對人體運動過程中產(chǎn)生新的行為問題，該模型用分層Dirichlet過程聚類人體特征數(shù)據(jù)來判斷人體運動過程中是否有未知的人體行為模式；用無限隱Markov模型對含有未知行為模式的特征向量進行行為模式的有監(jiān)督的學習，由管理者將其添加到規(guī)則與知識庫中。當知識庫的行為模式達到一定規(guī)模時，系統(tǒng)便可以無監(jiān)督地對人體行為進行分析，其分析采用Markov模型中高效的Viterbi解碼算法來完成。對于前景的提取，提出了基于背景邊緣模型與背景模型相結(jié)合的前景檢測方法，此方法能夠有效避免光照、陰影等外部因素的影響。仿真實驗證明，本文提出的方法在實時視頻監(jiān)控中的人體行為識別方面有獨特的優(yōu)勢。 | |
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