[发明专利]基于SIFT流和隐条件随机场的人群异常行为识别方法有效
| 申请号： | 201310494769.9 | 申请日： | 2013-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN103577804B | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 章东平;徐凯航;陶玉婷;芦亚飞 | 申请（专利权）人： | 中国计量学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙)33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 315470 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SIFT流和隐条件随机场的人群异常行为识别方法，包括了建立相邻帧的SIFT流场，获取行为视频序列的每一帧像素点的运动矢量信息，训练隐条件随机场模型（HCRF）参数，建立隐条件随机场模型，进而识别视频序列中的人群群体异常行为。本发明的目的在于解决传统的基于条件随机场的异常行为识别方法中对人群运动信息特征提取不够准确以及模型识别能力不够丰富的缺点，大大提高了异常行为识别的准确度，可用于公共场所人群群体异常行为的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 sift 条件 随机 人群 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于SIFT流和隐条件随机场的人群异常行为识别方法，包括如下步骤：步骤（1）输入包含正常行为的训练视频和包含打架、斗殴、恐慌的人群行为的测试视频，提取视频序列中每一帧图像每一个像素点的SIFT 描述子，优化SIFT流场；步骤（2）匹配相邻帧图像像素点，通过SIFT流获取运动矢量信息，统计归类每帧图像的像素点的运动矢量信息，生成加权方向直方图；步骤（3）将训练视频每一帧的加权方向直方图集合作为输入隐条件随机场模型的一个观察值序列，用于训练隐条件随机场模型的参数；步骤（4）输入测试视频的加权方向直方图集合，用训练得到的隐条件随机场模型识别，输出该视频序列属于正常行为的概率，作为最终的识别结果。
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