视频监控中的人群异常行为检测与定位
人群中的异常行为是一大潜在威胁，自动检测监控中的异常行为成为近年的研究热点之一。然而，由于异常的未知性与复杂性，已有的检测方法仍然存在检测率低、定位精度差的问题。为此，提出了对视频监控中的人群异常行为自动检测与定位的方法。结合灰度值与光流场的分布提取运动区域；对运动区域分割得到有效的运动块，从中提取表示外观和动态的两种特征，即局部H梯度方向直方图G和局部H光流方向直方图F特征；使用k-means方法对运动块进行聚类，对每类样本使用一类分类器进行建模。最后，加入运动连续性约束，以抑制干扰噪声。在两个复杂的异常行为数据集上的实验结果表明，本文方法明显优于已有的检测方法，且可以满足正确率高、抗干扰能力强等实际工程需求。
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