作者：熊饶饶; 胡学敏; 陈龙; 周慧子异常行为检测特征点提取运动矢量支持向量机
摘要：针对公共区域下的智能视频监控问题，提出一种新的从视频中检测人群异常行为的方法。利用混合高斯模型提取视频中的人群运动前景，在运动前景区域内使用等间距抽样法提取特征点。在人群特征提取阶段，给出光流特征提取方法，通过Lucas—Kanade法计算特征点的光流场，并统计计算全局特征点的光流方向直方图、光流大小直方图和光流加速度直方图，将融合3种直方图的综合光流直方图作为人群特征，使用支持向量机对特征数据进行训练和预测，判断人群中是否存在异常行为。实验结果表明，与基于社会力模型和纯光流方向直方图的方法相比，该方法能够有效、实时地检测人群中的异常行为，在UMN数据集中的检测率达到97％以上。
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