基于視頻序列的人體異常行為識別研究.pdf

1、基于視頻序列的人體異常行為識別技術(shù)能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理異常行為，在保障社會安全方面具有巨大的實用價值。本文主要對如何從視頻序列中準確、快速地識別出人體異常行為進行研究，在有效的目標檢測和跟蹤基礎(chǔ)上，根據(jù)相應(yīng)的人體特征實現(xiàn)人體異常行為的識別。
　　首先，要選取合適的測試視頻序列，并對其進行預(yù)處理，濾除視頻采集或傳輸過程中的噪聲，為客觀的評價算法性能提供可靠保障。
　　其次，分析總結(jié)三種常用的運動目標提取方法，比較各自的優(yōu)缺點，本

2、文采用抗噪性好、復(fù)雜度低的幀差法進行運動目標檢測。針對幀差法目標檢測中存在的“空洞”、“重影”等問題，將其與SUSAN邊緣檢測算子相結(jié)合來提取運動前景。首先通過三幀差分法獲得運動目標的大致輪廓，再通過SUSAN邊緣算子獲得當前幀圖像的靜態(tài)邊緣，將兩個結(jié)果“相與”運算即可提取出精確的運動目標輪廓，再進行進一步的邊緣連接、區(qū)域填充及形態(tài)學(xué)操作即可提取出完整的運動目標。
　　最后，本文通過提取運動人體的外接矩形長寬比特征和質(zhì)心偏離程度特