基于事件字典的行人异常事件检测
本文选题:行人异常事件检测 + 行人特征描述子 ; 参考:《电视技术》2017年Z2期
【摘要】:近年来极端行为和暴恐行为严重威胁着公共安全,行人异常事件检测已成为研究的热点问题。为了克服传统方法中对异常事件定义的模糊性、对行人异常行为特征的描述不够准确的缺点,提出一种基于事件字典的行人异常事件检测方法。本文方法的创新之处是构造了一种行人特征描述子,能够有效描述行人的身体各部分的变化规律,利用行人特征描述子提取样本的特征进行聚类分析,构建事件字典,预测事件的类别。在标准数据集BEHAVE Interactions Test Case Scenarios、UMN、UCSD上与LDA(Latent Dirichlet Allocation,潜在狄利克雷分布)和双稀疏字典的对比实验表明,该方法对于异常行为的检测准确有较高的检测准确率。
[Abstract]:In recent years, extreme behavior and violent terrorist behavior seriously threaten public safety, pedestrian anomaly detection has become a hot issue.In order to overcome the fuzziness of the definition of abnormal events and the inaccurate description of pedestrian abnormal behavior in traditional methods, a pedestrian anomaly detection method based on event dictionary is proposed.The innovation of this method is to construct a pedestrian feature descriptor, which can effectively describe the changing rules of each part of the pedestrian body, and use the pedestrian feature descriptor to extract the characteristics of the sample for clustering analysis and construct the event dictionary.Predict the type of event.Compared with LDA(Latent Dirichlet allocation (potential Delikley distribution) and double sparse dictionaries on the standard data set BEHAVE Interactions Test Case scenario UMN UCSD, this method has a high accuracy in detecting abnormal behavior.
【作者单位】: 中国民航大学信息网络中心;中国电子科技集团公司第五十四研究所;河北工业大学电子信息工程学院;河北工业大学计算机科学与软件学院;
【基金】:河北省自然科学基金面上项目(14RCGFGX00846;F2015202239)
【分类号】:TP391.41
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 周正东,章品正,舒华忠,周卫平,李松毅,於文雪;基于小波惟一描述子的多边形逼近方法[J];数据采集与处理;2005年01期
2 王志衡;吴福朝;;均值-标准差描述子与直线匹配[J];模式识别与人工智能;2009年01期
3 刘仰龙;王从庆;高珏;许荣华;;基于小波描述子的水果果形分类[J];浙江大学学报(农业与生命科学版);2010年03期
4 王志衡;智珊珊;刘红敏;;基于亮度序的均值标准差描述子[J];模式识别与人工智能;2013年04期
5 田时髦;汪增福;;一种对亮度变化鲁棒的局部特征描述子及其快速生成算法[J];小型微型计算机系统;2013年08期
6 卢鸿波;孙愿;张志敏;;采用旋转匹配的二进制局部描述子[J];中国图象图形学报;2013年10期
7 惠国保;李东波;童一飞;;基于优化采样模式的紧凑而快速的二进制描述子[J];自动化学报;2014年02期
8 王涛,刘文印,孙家广,张宏江;傅立叶描述子识别物体的形状[J];计算机研究与发展;2002年12期
9 刘微;;精简颜色描述子研究[J];吉林师范大学学报(自然科学版);2008年03期
10 王明俊;王萍;王玲;;基于傅立叶描述子的中长跑自动计圈技术研究[J];科学技术与工程;2009年03期
相关会议论文 前10条
1 金培权;周英华;岳丽华;龚育昌;;基于历史拓扑和描述子的时空变化表示[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2003年
2 张静茹;何耀;刘兴涛;朱明清;陈宗海;;基于区域协方差描述子的视频静止目标检测[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
3 蔡占川;孙伟;毕宁;齐东旭;;基于U描述子物体形状的识别[A];全国网络与信息安全技术研讨会'2005论文集(下册)[C];2005年
4 张波;邹建成;刘旭丽;;一类新的Ⅴ描述子在形状识别中的应用[A];中国几何设计与计算新进展2007——第三届中国几何设计与计算大会论文集[C];2007年
5 王建;朱明清;赵宇宙;郭明玮;陈宗海;;基于含时切割平面和区域协方差描述子的跳跃行为识别方法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
6 铁小匀;钟文琦;刘雪;邹建成;;一种新的基于Ⅴ描述子的图形水印技术[A];中国几何设计与计算新进展2007——第三届中国几何设计与计算大会论文集[C];2007年
7 戴岳刚;明东;;基于数学描述子的步态图像处理方法研究[A];天津市生物医学工程学会第29届学术年会暨首届生物医学工程前沿科学研讨会论文集[C];2009年
8 熊刚强;齐东旭;;基于分段多项式描述子和BP网络的形状识别方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
9 陈兴峰;顾行发;李紫薇;余涛;郑进军;郭丁;;基于“净化边界的傅立叶描述子”图像形状特征提取[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
10 原琨;姚鸿勋;纪荣嵘;;基于时空关联的角色关系挖掘[A];第六届和谐人机环境联合学术会议(HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议(NCMT2010)、第6届全国人机交互学术会议(CHCI2010)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2010)论文集[C];2010年
相关博士学位论文 前9条
1 曹祝楼;医学图像配准中的若干关键问题研究[D];山东大学;2015年
2 李莹莹;图像局部特征描述子的构建研究[D];合肥工业大学;2015年
3 尚俊;图像二进制描述子及其目标识别算法研究[D];华中科技大学;2016年
4 唐可可;基于局部形状描述和匹配选择的三维物体识别系统[D];中国科学技术大学;2017年
5 洪晓鹏;新型二阶统计描述子及其在物体检测与跟踪方面的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
6 林杰;面向移动视觉搜索的紧凑聚合描述子研究[D];北京交通大学;2014年
7 舒禹程;基于特征描述子的图像匹配算法研究[D];华中科技大学;2015年
8 邓黎;扩展目标的特征提取及目标识别[D];中国科学院研究生院(光电技术研究所);2013年
9 田甜;快速局部图像特征提取方法研究[D];华中科技大学;2015年
相关硕士学位论文 前10条
1 吴倩雯;改进的SURF描述子及其在服饰图片检索中的应用研究[D];电子科技大学;2014年
2 李磊;基于3DZernike描述子的视频水印认证技术研究[D];中国科学院大学(工程管理与信息技术学院);2015年
3 刘晓璐;典型二进制描述子研究及性能评估[D];西安电子科技大学;2014年
4 丰一流;SIFT图像匹配算法面向实时性的优化与实现[D];国防科学技术大学;2013年
5 杨学文;面向交互语义的用户基本手势实时检索方法研究[D];济南大学;2015年
6 何川;基于RGB-D的场景支撑关系提取算法研究[D];合肥工业大学;2014年
7 王延青;一种基于拓扑分析的三维模型描述子及其应用研究[D];南京大学;2013年
8 朱婷;图像不规则区域匹配算法研究[D];河南理工大学;2015年
9 邵长峰;基于凸优化的二值描述子研究及实时作物行检测中的应用[D];哈尔滨工业大学;2016年
10 卢迎彬;基于分层特征描述子的移动机器人行人目标跟踪[D];北京工业大学;2016年
,本文编号:1764667
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/1764667.html