| 視頻監控中人體行為識別的研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：440 K | |
| 標簽： 監測與報警系統 | |
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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生新的行為問題，該模型用分層Dirichlet過程聚類人體特征數據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督的學習，由管理者將其添加到規則與知識庫中。當知識庫的行為模式達到一定規模時，系統便可以無監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控中的人體行為識別方面有獨特的優勢。 | |
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