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异常行为动作识别。可以识别跌倒，快跑等行为，可以对行为进行预警，报警操作。可以设想把这个算法内置于监控，我国很多空巢老人，如果在监控里面检测到老人有跌倒等行为，可以进行远程报警，远在他想的亲人可以电话让邻居等帮忙，从而解决老人安全问题。

MATLAB人体姿态识别[卡尔曼，GUI，行走+站立+伸腰，定位，质心],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。

一、课题名称： 基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法的方法进行人体姿势的识别。背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。 三、GUI界面设计