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文檔簡介
1、隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,對監(jiān)控系統(tǒng)的智能分析變得越來越重要。而行為檢測與分析是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分,直接影響著整個系統(tǒng)的實(shí)用性,因此,行為檢測也就成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。目前,行為檢測與分析方法有很多,也沒有形成一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),各個領(lǐng)域的應(yīng)用又各不相同。因此,研究一種具有較強(qiáng)通用性的行為分析方法顯得非常重要。
人體行為識別指對人體運(yùn)動的模式進(jìn)行分析和識別,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域被廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)。人體行為識別的研究
2、有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值,它應(yīng)用于的智能安全監(jiān)控系統(tǒng),不但能夠高效地完成保障安全的任務(wù),還能節(jié)省大量的人力物力,給社會帶來很大的經(jīng)濟(jì)效益。
本文首先介紹了行為檢測的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù),介紹了目標(biāo)檢測方法、目標(biāo)跟蹤方法和行為檢測方法。然后提出了一些具有較強(qiáng)通用性的行為分析方法,并運(yùn)用支持向量機(jī)(SVM)方法,完成了行為檢測。針對靜態(tài)背景下的人體行為檢測與識別技術(shù)進(jìn)行了較深入的研究,主要完成了以下工作:
(1)提出了一
3、種基于運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)動軌跡的行為識別方法,通過運(yùn)動目標(biāo)速度判別,能夠從場景中識別出正常行走、跑行為,通過分析位移向量,能夠識別出場景中的徘徊行為,還實(shí)現(xiàn)了一種方向異常識別方法。
(2)提出一種基于SVM的行為分類方法,提取高寬比作為特征值,采用SVM進(jìn)行分類,能夠?qū)鼍爸械牡埂⑾露仔袨檫M(jìn)行分類。
(3)對于上述各個算法,本文均對研究結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,本文中提出的行為檢測與識別方法,可以較準(zhǔn)確、快速地檢測和
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