胡瑗
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于轨迹分析的行人异常行为识别被引量：8
- 2017年
- 提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的轨迹点作为视觉单词,每类轨迹表示成一系列视觉单词的集合,在此基础上建立局部隐马尔科夫模型HMM;最后通过轨迹匹配的方法进行异常轨迹识别。在CAVIAR数据库上的实验结果表明,该算法能识别多种异常行为,提高了异常行为检测的准确率。
- 胡瑗夏利民王嘉
- 关键词：模糊聚类
- 基于上下文和稀疏表示的异常行为识别
- 2017年
- 提出了一种基于上下文和稀疏编码框架的无监督异常行为识别方法。首先对图像进行稠密采样,获得稠密轨迹,并提取轨迹中心周围图像块的形状特征、R–HOG、HOF特征作为特征描述符,加强了对运动信息的描述。其次,将人体行为区域和上下文区域分割开来建立2个独立字典。再将它们组成联合字典最大化字典信息,避免了单独识别人体异常行为而忽略上下文信息所导致的漏报。最后,利用稀疏重构的方法进行异常检测,分别计算测试样本中上下文区域和行为区域的重构误差,相对重构误差为负表示为正常行为,否则判断为异常行为。在KTH行为数据集上进行对比实验,实验结果表明本文算法在不同背景下均能有效识别异常行为。
- 胡瑗王阳
- 关键词：异常检测
