该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

MATLAB人体异常行为监控（论文，GUI），目前的监控，都是被动式监控，也就是只能看，监控是不能反馈信息给人的，该设计可以从监控里面得到既定信息，比如任务摔倒，站立，行走等。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

课题为利用MATLAB的做差法，求出测试图和背景图的人体轮廓，根据人体的躺下，坐下，站立的时候最外接矩形的长宽来判断是什么姿态。带GUI界面。算法是差影法，理解起来很容易。

课题为利用MATLAB的做差法，求出测试图和背景图的人体轮廓，根据人体的躺下，坐下，站立的时候最外接矩形的长宽来判断是什么姿态。带GUI界面。算法是差影法，理解起来很容易。

MATLAB语言，识别异常行为，如跌倒，快跑，慢跑，带GUI用户界面。采用质心检测的方法，另外可以自己二次开发成其他异常行为的检测，如打架，抢劫，围观等等。无须jifen下载。可能会因环境有bug，需一定基础自我调试

第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。 从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图形以及图像信息时已经有意识的将计算机的功能利用起来，增加工作的便利性[2]。 从图像处理技术的兴起到

基于姿势的行为识别matlab程序，使用pose提取关节特征进行行为识别，matlab版本要2014年的，16年的估计也行