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基于隐马尔可夫模型的视频异常检测模型
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2017-11-20
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视频技术的广泛应用带来海量的视频数据，仅依靠人力对监控视频中的异常进行检测是不太可能的。异常行为的自动化检测在公共安全等领域的地位极其重要。提出一种综合考虑目标特性和时空上下文的异常检测方法，该方法利用光流纹理图描述移动物体的刚性特征，建立基于隐马尔可夫模型HMM的时间上下文异常检测模型。在此基础上，提取异常目标的Radon特征，以支持向量机SVM的异常预分类结果为基础，通过HMM建立异常场景的空间上下文分类模型。该模型在公共数据集UCSD PED2上进行了实验验证，结果表明，本算法不仅在异常检测方面优于已有算法，而且还能给出异常分类。
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