【摘 要】
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为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法。首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼
【机 构】
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华侨大学计算机科学与技术学院,华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室,华侨大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61605048);福建省自然科学基金项目(14BS215);泉州市科技计划项目(2015Z120)
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为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法。首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼滤波器及HOG特征融入时空上下文算法中,实现短时间内被完全遮挡行人的鲁棒跟踪;最后对跟踪轨迹进行训练,构造正常行为字典并稀疏重构待检测轨迹,通过联合加权最小重构残差和直方图熵,实现对异常行为的有效检测。通过对比实验,表明该算法对于打斗和抢劫等异常行为具有较好的检测效果,在静态背景且无遮挡的情况下,检测率可达92%以上。
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