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基于不变矩改进HMM的人体异常行为识别研究
文献摘要：
传统的异常行为识别算法隐马尔可夫模型通过人为定义训练,将人工特征作为输入,特征不丰富且可能携带噪声,这使得训练得到的HMM参数并非最佳,泛化性能差,影响异常行为识别效果.针对此问题,本文提出了一种基于不变矩改进HMM的人体异常行为识别算法,聚焦优化提取目标的不变性特征,保证提取目标的特征不变性.实验结果表明,该方法可以实时发现异常行为,有效提高异常行为识别率,可大规模推广应用于公安视频侦查领域.
文献关键词：
异常行为识别;HMM;不变矩方法
中图分类号：
作者姓名：
王素;王嘉澳;单大国
作者机构：
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,辽宁沈阳110854
文献出处：
引用格式：
[1]王素;王嘉澳;单大国-.基于不变矩改进HMM的人体异常行为识别研究)[J].广东公安科技,2022(04):45-49
A类：
不变矩方法
B类：
HMM,人体异常行为,异常行为识别,识别算法,隐马尔可夫模型,练得,泛化性能,不变性,发现异常,识别率,公安,视频侦查
AB值：
0.198556
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