發(fā)布時間：2018-04-17 18:01

  本文選題：行人異常事件檢測 + 行人特征描述子　； 參考：《電視技術(shù)》2017年Z2期

【摘要】：近年來極端行為和暴恐行為嚴重威脅著公共安全,行人異常事件檢測已成為研究的熱點問題。為了克服傳統(tǒng)方法中對異常事件定義的模糊性、對行人異常行為特征的描述不夠準確的缺點,提出一種基于事件字典的行人異常事件檢測方法。本文方法的創(chuàng)新之處是構(gòu)造了一種行人特征描述子,能夠有效描述行人的身體各部分的變化規(guī)律,利用行人特征描述子提取樣本的特征進行聚類分析,構(gòu)建事件字典,預(yù)測事件的類別。在標準數(shù)據(jù)集BEHAVE Interactions Test Case Scenarios、UMN、UCSD上與LDA(Latent Dirichlet Allocation,潛在狄利克雷分布)和雙稀疏字典的對比實驗表明,該方法對于異常行為的檢測準確有較高的檢測準確率。
[Abstract]:In recent years, extreme behavior and violent terrorist behavior seriously threaten public safety, pedestrian anomaly detection has become a hot issue.In order to overcome the fuzziness of the definition of abnormal events and the inaccurate description of pedestrian abnormal behavior in traditional methods, a pedestrian anomaly detection method based on event dictionary is proposed.The innovation of this method is to construct a pedestrian feature descriptor, which can effectively describe the changing rules of each part of the pedestrian body, and use the pedestrian feature descriptor to extract the characteristics of the sample for clustering analysis and construct the event dictionary.Predict the type of event.Compared with LDA(Latent Dirichlet allocation (potential Delikley distribution) and double sparse dictionaries on the standard data set BEHAVE Interactions Test Case scenario UMN UCSD, this method has a high accuracy in detecting abnormal behavior.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心;中國電子科技集團公司第五十四研究所;河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與軟件學(xué)院;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金面上項目(14RCGFGX00846;F2015202239)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1764667