基于最小最大概率机的人体异常行为检测

摘要：

将最大最小概率机应用于人体异常行为检测的研究,采用基于混合高斯模型的背景更新算法与帧间差分法实现运动人体检测,采用运动目标最小外接矩型的宽高的动态特征作为异常行为的特征,并运用MPM分类器对输入的视频图像序列进行识别,从而实现异常行为的检测.实验表明,该算法对人体异常行为检测具有较强的鲁棒性.

关键词： 运动人体 异常行为检测 最小最大概率机 动态特征

作者: 申闫春 任慧玲 朱利

作者单位: 北京信息科技大学计算机学院,北京100192

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 673-676

在线出版日期: 2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）