中央高校基本科研业务费专项资金(10QG21)
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 视频目标轨迹分析的改进PrefixSpan方法被引量：2
- 2011年
- 从序列模式挖掘的角度对视频目标运动轨迹的分析和应用问题进行了研究,提出了一种基于改进PrefixSpan的频繁轨迹模式挖掘算法,并给出了基于所挖掘的频繁模式进行在线目标运动异常检测的方法。该方法对目标的运动轨迹进行量化编码,采用改进的PrefixSpan算法挖掘其中连续出现的频繁模式,通过字符串近似匹配的方法来检测当前运动轨迹所表示的目标行为是否异常。由于不需要计算两两轨迹之间的相似性,该方法可以应用于规模较大、分布模式数目难以确定场合下的视频目标轨迹分析问题。对仿真和真实场景的实验验证了该方法的有效性。
- 袁和金
- 关键词：序列模式挖掘PREFIXSPAN算法
- 一种基于HMM聚类的视频目标轨迹分析方法被引量：3
- 2010年
- 针对视觉监控中基于运动轨迹的目标行为分析问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)聚类的轨迹分布模式提取和异常行为检测算法。首先为每一条运动轨迹训练一个HMM,并通过这些模型来计算轨迹两两之间的距离;然后对该距离矩阵采用主元分析法(PCA)降维并以降维后的每一行作为对应轨迹的特征进行模糊C均值聚类,接着为聚类后的每一类轨迹训练一个HMM作为其分布表达模型;最后利用这些HMM模型来检测给定轨迹所表示的目标行为是否异常。对不同场景的轨迹分析实验表明了方法的有效性。
- 袁和金吴静芳贾建军
- 关键词：隐马尔科夫模型异常检测视觉监控聚类
- 人体行为识别的Markov随机游走半监督学习方法被引量：8
- 2011年
- 针对目前人体行为识别方法大都需要大量有标注样本的问题,提出一种基于Markov随机游走的半监督人体行为识别算法.首先提取序列图像各帧人体区域的网格统计特征,再采用基于对手惩罚策略的竞争神经网络对其进行聚类和编码,将图像序列表示的人体行为变换为符号序列;然后根据行为之间的归一化编辑距离建立已标注行为、未标注行为和类别之间的Markov链,并采用Markov随机游走过程来预测未标注行为的类别;最后采用最大后验概率准则对观测到的未知行为进行分类.对Weizmann数据集中人体行为的识别实验结果表明,该方法是一种有效的人体行为识别方法,在标注样本很少的情况下平均识别精度可以超过80%.
- 袁和金王翠茹
- 关键词：人体行为识别半监督学习
