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视频监控中人体行为识别的研究
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：440 K
标签：监测与报警系统
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文档介绍：提出一种人体行为识别模型和前景提取方法。针对人体运动过程中产生新的行为问题，该模型用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断人体运动过程中是否有未知的人体行为模式；用无限隐Markov模型对含有未知行为模式的特征向量进行行为模式的有监督的学习，由管理者将其添加到规则与知识库中。当知识库的行为模式达到一定规模时，系统便可以无监督地对人体行为进行分析，其分析采用Markov模型中高效的Viterbi解码算法来完成。对于前景的提取，提出了基于背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法，此方法能够有效避免光照、阴影等外部因素的影响。仿真实验证明，本文提出的方法在实时视频监控中的人体行为识别方面有独特的优势。
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