基于行為差分的視頻異常行為檢測方法研究.pdf

1、隨著安全問題受到社會的日益關注，智能視頻監(jiān)控在校園、銀行、交通要道、停車場等公共場所具有良好的應用前景，是計算機視覺領域的熱門研究方向之一。異常行為檢測則是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要任務。盡管相關研究者已經(jīng)提出了多種提高異常行為檢測性能的算法，但是其中往往涉及大量的學習過程和復雜的數(shù)學計算，難以適應復雜的監(jiān)控場景、滿足智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)對實時性的要求。本文利用可快速獲取的運動目標生成行為模型，通過差分計算，以正常的行為模型對監(jiān)控視頻中異常行為

2、進行估計。該方法既避免了傳統(tǒng)的軌跡法需要在復雜場景下實現(xiàn)目標跟蹤的問題，同時簡化了目標特征提取和建模過程，提高了檢測效率。
　　本文的主要研究內容如下:
　　(1)研究了運動目標檢測的經(jīng)典算法，對傳統(tǒng)的高斯背景建模算法進行了改進，以適應復雜的背景運動，提高背景模型收斂速率;
　　(2)通過計算目標運動標簽并結合目標描述符為視頻中的運動目標建立了描述其動態(tài)統(tǒng)計特性的行為模型，避免了傳統(tǒng)方法需要對目標進行跟蹤、特征提取、分