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基于轨迹分析的行人异常行为识别
被引量：
9
1
作者
胡瑗
夏利民
王嘉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期2054-2059,共6页
提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的...
提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的轨迹点作为视觉单词,每类轨迹表示成一系列视觉单词的集合,在此基础上建立局部隐马尔科夫模型HMM;最后通过轨迹匹配的方法进行异常轨迹识别。在CAVIAR数据库上的实验结果表明,该算法能识别多种异常行为,提高了异常行为检测的准确率。
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关键词
模糊聚类
主题
模型
LDA
局部隐马尔科夫模型
异常轨迹
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题名
基于轨迹分析的行人异常行为识别
被引量：
9
1
作者
胡瑗
夏利民
王嘉
机构
中南大学信息科学与工程学院
国防科技大学训练部
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期2054-2059,共6页
基金
国家自然科学基金(50808025)
文摘
提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的轨迹点作为视觉单词,每类轨迹表示成一系列视觉单词的集合,在此基础上建立局部隐马尔科夫模型HMM;最后通过轨迹匹配的方法进行异常轨迹识别。在CAVIAR数据库上的实验结果表明,该算法能识别多种异常行为,提高了异常行为检测的准确率。
关键词
模糊聚类
主题
模型
LDA
局部隐马尔科夫模型
异常轨迹
Keywords
fuzzy clustering
topic model latent Dirichlet allocation （LDA）
local hidden Markov model （HMM）
abnormal trajectory
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轨迹分析的行人异常行为识别
胡瑗
夏利民
王嘉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017
9
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