基于视频音频联合识别的校园霸凌检测算法研究
发布时间：2022-09-28 13:48
在这个网络媒体技术高速发展的时代,人们接收信息的渠道变得越来越多,校园霸凌事件也开始走入人们的视野中。在互联网自媒体时代中,网络世界中繁杂的暴力、低俗信息对青少年的心智发展产生了严重的影响,有的学生甚至会去模仿接触到的暴力低俗行为,校园霸凌事件不仅影响了校园生活风气还对学生的心理发展产生了恶劣的影响,由此可见在校园中主动检测校园霸凌事件的重要性。本文分别从视频与音频两方面通过模式识别技术对学生遭受校园霸凌的情况进行及时判断,并且通过改进的DS融合算法对两方面的判别结果进行融合。基于校园监控视频并结合定向音频采集设备实现了对学生身心安全进行无间歇的实时监测,有利于构建和谐的校园环境。针对视频图像复杂的数据特征,本文首先对视频图像数据进行预处理,并通过搭建深度卷积神经网络来提取霸凌动作和日常动作数据特征。每16帧视频图像数据提取出一个4096维度的特征向量,在此基础上设计神经网络识别算法,该识别算法的识别规则如下:以16帧视频图像为基本识别单元对视频样本数据进行分割,对每一个基本单元进行一次判断,最终取所有判断结果的平均值作为最终识别结果,最终校园霸凌行为识别的准确率达到了92.00%,精...
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究背景和意义
1.2 相关理论的发展现状及分析
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状分析
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构设置
第2章 校园霸凌识别及数据融合相关算法
2.1 神经网络及学习算法简介
2.1.1 人工神经网络
2.1.2 卷积神经网络
2.1.3 神经网络中防止过拟合方法
2.2 视频及音频数据预处理
2.2.1 视频数据预处理
2.2.2 音频数据预处理
2.3 数据融合算法研究
2.3.1 数据融合的定义及分类
2.3.2 数据融合方法
2.4 系统性能评估方法与指标
2.5 本章小结
第3章 基于视频的校园霸凌识别
3.1 视频图像预处理
3.2 视频特征提取
3.2.1 C3D卷积神经网络结构
3.2.2 C3D卷积神经网络参数
3.3 基于视频的分类算法设计
3.3.1 分类算法结构
3.3.2 分类算法参数
3.4 基于视频的校园霸凌检测结果
3.4.1 分类算法训练结果
3.4.2 分类算法识别结果
3.4.3 分类算法评估结果
3.5 本章小结
第4章 基于音频的校园霸凌识别
4.1 语音预处理
4.2 MFCC特征提取
4.2.1 MFCC物理意义及优势
4.2.2 MFCC提取流程
4.3 语音情感分类算法设计
4.3.1 六分类算法
4.3.2 二分类算法
4.4 基于音频的校园霸凌检测结果
4.4.1 二分类算法训练结果
4.4.2 二分类算法识别结果及性能评估
4.5 本章小结
第5章 视频音频融合判决算法
5.1 数据融合理论
5.1.1 DS算法理论
5.1.2 DS算法理论局限性
5.2 改进DS算法理论
5.2.1 改进焦元函数
5.2.2 改进合成规则
5.2.3 改进方法的对比及性能分析
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多传感器的数据融合算法研究[J]. 敬如雪,高玉琢. 现代电子技术. 2020(10)
[2]试论校园暴力的产生原因及其防范措施[J]. 刘一凡. 法制与社会. 2020(13)
[3]GFCC与韵律特征参数融合的语音情感识别[J]. 王华朋,刘恩,晁亚东,刘元周,倪令格. 中国刑警学院学报. 2020(02)
[4]基于语音情感分析系统的语音压力测谎[J]. 晁亚东,王华朋,刘恩,倪令格,刘元周. 刑事技术. 2020(02)
[5]神经网络在矿物加工中预测应用的研究现状及展望[J]. 郭锐,刘丹,杜钰,余龙舟. 硅酸盐通报. 2020(04)
[6]基于随机自适应方法的多传感器融合算法[J]. 王茜,王颖超,曹菲. 计算机应用与软件. 2020(04)
[7]中学生校园暴力现象法制因素及策略[J]. 文红刚. 法制博览. 2020(07)
[8]拥挤场景下的暴力行为检测[J]. 王聪,费树岷. 工业控制计算机. 2020(02)
[9]基于深度卷积网络和谱图的语音情感识别[J]. 张家铭,王晓曼,景文博. 长春理工大学学报(自然科学版). 2020(01)
[10]未成年人暴力犯罪法律问题研究[J]. 王梦洁. 法制博览. 2019(24)
硕士论文
[1]基于深度特征的特殊视频内容检测算法研究[D]. 张栋梁.中央民族大学 2018
本文编号：3681778
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究背景和意义
1.2 相关理论的发展现状及分析
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状分析
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构设置
第2章 校园霸凌识别及数据融合相关算法
2.1 神经网络及学习算法简介
2.1.1 人工神经网络
2.1.2 卷积神经网络
2.1.3 神经网络中防止过拟合方法
2.2 视频及音频数据预处理
2.2.1 视频数据预处理
2.2.2 音频数据预处理
2.3 数据融合算法研究
2.3.1 数据融合的定义及分类
2.3.2 数据融合方法
2.4 系统性能评估方法与指标
2.5 本章小结
第3章 基于视频的校园霸凌识别
3.1 视频图像预处理
3.2 视频特征提取
3.2.1 C3D卷积神经网络结构
3.2.2 C3D卷积神经网络参数
3.3 基于视频的分类算法设计
3.3.1 分类算法结构
3.3.2 分类算法参数
3.4 基于视频的校园霸凌检测结果
3.4.1 分类算法训练结果
3.4.2 分类算法识别结果
3.4.3 分类算法评估结果
3.5 本章小结
第4章 基于音频的校园霸凌识别
4.1 语音预处理
4.2 MFCC特征提取
4.2.1 MFCC物理意义及优势
4.2.2 MFCC提取流程
4.3 语音情感分类算法设计
4.3.1 六分类算法
4.3.2 二分类算法
4.4 基于音频的校园霸凌检测结果
4.4.1 二分类算法训练结果
4.4.2 二分类算法识别结果及性能评估
4.5 本章小结
第5章 视频音频融合判决算法
5.1 数据融合理论
5.1.1 DS算法理论
5.1.2 DS算法理论局限性
5.2 改进DS算法理论
5.2.1 改进焦元函数
5.2.2 改进合成规则
5.2.3 改进方法的对比及性能分析
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多传感器的数据融合算法研究[J]. 敬如雪,高玉琢. 现代电子技术. 2020(10)
[2]试论校园暴力的产生原因及其防范措施[J]. 刘一凡. 法制与社会. 2020(13)
[3]GFCC与韵律特征参数融合的语音情感识别[J]. 王华朋,刘恩,晁亚东,刘元周,倪令格. 中国刑警学院学报. 2020(02)
[4]基于语音情感分析系统的语音压力测谎[J]. 晁亚东,王华朋,刘恩,倪令格,刘元周. 刑事技术. 2020(02)
[5]神经网络在矿物加工中预测应用的研究现状及展望[J]. 郭锐,刘丹,杜钰,余龙舟. 硅酸盐通报. 2020(04)
[6]基于随机自适应方法的多传感器融合算法[J]. 王茜,王颖超,曹菲. 计算机应用与软件. 2020(04)
[7]中学生校园暴力现象法制因素及策略[J]. 文红刚. 法制博览. 2020(07)
[8]拥挤场景下的暴力行为检测[J]. 王聪,费树岷. 工业控制计算机. 2020(02)
[9]基于深度卷积网络和谱图的语音情感识别[J]. 张家铭,王晓曼,景文博. 长春理工大学学报(自然科学版). 2020(01)
[10]未成年人暴力犯罪法律问题研究[J]. 王梦洁. 法制博览. 2019(24)
硕士论文
[1]基于深度特征的特殊视频内容检测算法研究[D]. 张栋梁.中央民族大学 2018
本文编号：3681778
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