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近年来,公众场所安全问题得到了广泛关注,视频监控下的人群异常检测成为智能监控的研究热点。现实场景中的人群异常检测具有容易受到光照亮度变化影响、可能存在大量遮挡以及人群密度大等研究难点。提出一种基于高斯混合模型的人群异常检测方法,能有效应用于复杂的室外场景。首先通过预处理阶段求得视频帧的感兴趣区域（ROI）,再在感兴趣区域中计算人群光流,并在此基础上融合SIFT特征,利用图像分块提取特征。对不同分块建立对应的高斯混合模型,进而用模型判断特征点是否属于异常事件。实验结果证明,该方法对于UMN数据库中人群的四散奔跑以及UCSD数据库中人行横道上出现汽车和自行车等异常事件有较高的识别率。 相似文献
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在对3维模型2维投影图利用区域的Fourier变换提取其形状特征的基础上,提出了一种新的基于特征序列为训练模型的异常检测算法。首先对高维特征序列进行约减至低维序列;其次,引入序列局部模式的相似度和异常值的定义对任意的测试集区分异常。通过PSB数据集实验证明了该方法的有效性和合理性。 相似文献
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给出了一种新的基于小波变换和视觉模型的彩色图像数字水印算法.该算法利用人眼视觉模型的特征在离散小波变换域中嵌入水印,在水印提取过程中提出一种基于分类的方法,使得图像在受到攻击时能够更好地还原水印信息. 相似文献
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如何进行适应不同场景的人群异常检测是视频监控领域的研究难点。目前主流的人群行为特征表达式是基于HOF的,其中基于多尺度MHOF是主流方法,但由于多尺度MHOF特征是基于等距划分场景区域的局部特征,因而不是人类观察外界场景的方式。团块特征是基本符合人类观察事物的方式,因此提出基于Blob团块的MHOF特征提取算法,并联合Hog特征,应用多层递归神经网络提出了异常行为检测的算法框架。在3个数据集上进行实验,结果表明,该算法优于基于多尺度MHOF特征的异常行为检测方法。 相似文献
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刘晓东 《深圳信息职业技术学院学报》2007,5(4):44-49
针对传统的电信异常客户手工检测技术，提出了实时地、自动地检测异常客户的技术。该方法首先利用神经元网络算法从原始数据中提取异常客户属性权重并进行属性约减，在属性约减的基础上利用决策树算法提取异常客户特征，然后使用聚类算法自适应地产生检测模型。这三种算法的结合能够向现有的系统实时地发出异常报警，还能确定异常特征，为异常客户的检测提供支持。电信数据实验证明，异常客户的检测率较高，而且误警率很低。 相似文献
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为了在同一个模型中同时利用宏观模型和微观模型的优点并应用于人群仿真中,开展了基于混合模型的建模方法研究,提出了一种基于空间划分的人群仿真混合模型、该模型通过将仿真环境划分为互斥、完备的仿真空间,在其上分别采用微观或宏观模型,并通过模型间交互机制使得两种模型生成的仿真结果能互为输入,以保证人群从一个仿真空间向与其相邻的仿真空间迁移时人群信息的一致性。实验结果表明,该仿真模型能够有效克服微观模型适应性不强的弱点,并具有仿真效率高的特点。这种基于空间划分的人群仿真混合模型能够有效克服宏观模型的仿真结果的准确性,同时高效的仿真效率使得模型能够适用于对大规模人群的实时仿真。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(11):4-7
研究示踪粒子的成像特点,提出一种适用于粒子图像的散斑提取方法:根据目标连通域的统计特征进行自适应二值化处理;从多个径向判断目标区域是否存在混叠并辩识粒子;提取粒子的中心位置。该方法有效地将粒子图像特征融入到二值化阈值提取与粒子辨识中,从而正确提取粒子的中心。使用粒子图像进行了算法验证。结果表明,所提算法可以有效地对粒子图像中的散斑进行提取,拓展了粒子示踪法在应用时的空间深度。 相似文献
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针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体的骨骼特征点信息,在此基础上结合改进的ST-GCN模型提取了强化后的行为时空信息,从而对跌倒进行更加准确的检测.在通用数据集及自建数据集上的测试结果表明,该方法在跌倒检测中具有良好的效果. 相似文献
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提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印.实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2022,(5):76-84
计算机视觉技术使得人类手势识别在工业应用中发挥了重要作用,如人机交互等.该方法提出了一种基于手工提取特征的动态手势分割和分类方法,这些特征是从Kinetic传感器提供的骨架数据中提取出来的.其中,手势检测模块依赖于前馈神经网络,该神经网络执行逐帧的二分类.手势识别方法采用滑动窗口的方式从空间和时间维度提取信息.然后,本文组合不同持续时间的窗口,以获得多时间尺度方法所带来的性能增益.受递归神经网络最近在时间序列领域验证成功的启发,该方法还提出了一种基于双向长短期记忆单元来同时进行手势分割和分类的方法,该方法具有在长时间尺度上学习时间关系的能力.所提方法评估了2014年ChaLearn Looking at People挑战赛数据集,并与其他不同方法进行对比,该方法的性能几乎与最先进的技术相匹配.最后,该方法识别出的手势可以应用于与协作机器人进行交互. 相似文献
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基于正态分布的异常入侵检测系统 总被引：1，自引：0，他引：1
蒲荣富 《阿坝师范高等专科学校学报》2006,23(3):118-120
通过提出了入侵检测的基本理论和系统构成,分析入侵检测技术并重点讨论了基于统计模型的入侵检测技术。根据概率论相关理论,构造了一个基于正态分布的异常入侵检测系统模型,在该模型的基础上进行了算法设计。算法简单易行、操作性强,具有较好的应用价值。 相似文献
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回溯线索范式在视觉工作记忆相关研究中被广泛用于提高工作记忆效能,前人研究已经证实了时间序列线索在工作记忆提取过程中的促进效应。然而,记忆负荷与时间序列线索的交互作用依然有待探索。当前研究采用工作记忆的变化检测任务结合回溯线索范式,考察记忆项目负荷变化对时间序列线索效应的影响。实验设计连续呈现两个记忆阵列,并使用序列线索提取指定的记忆阵列来考察线索对记忆表征的提取效应。结果表明：在高负荷与低负荷条件下都可以观测到序列线索效应,并且序列线索效应会随记忆负荷变化,记忆负荷的上升会减弱线索效应。该研究评估了不同负荷条件下序列线索对视觉工作记忆表征的加强,加深了对时间序列线索作用机制的理解,并拓展了时间序列线索在视觉工作记忆中的应用范围。 相似文献
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在大规模集成互联网络中,需要对网络流量进行异常检测和识别,以保障网络安全。利用高阶累积量对干扰的统计独立性,提出一种基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法。首先进行了网络异常流量的统计信号模型构建,分析了高阶累积量检测方法原理,然后采用自适应陷波器级联方法进行流量的干扰抑制和降噪分离,结合高阶累积量配准方法实现异常流量识别算法的改进。仿真实验表明,采用该算法进行网络流量异常识别,具有较好的幅频响应性能,提高了准确识别概率,检测性能优于传统算法。 相似文献
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学生对待课堂的态度是评价课堂教学效果的重要维度之一，学生在课堂场域中的位置客观地反映了学生对于课堂的态度。为了实现对课堂进行客观评价的目的，设计了基于哈夫变换和神经网络的课堂场域评估实验，分别采用计算机视觉课程中传统特征检测方法和现代多目标检测方法，基于课堂图像对学生课堂场域进行检测和分析。结果表明，在理解不同检测方法原理的基础上，学生通过搭建模型和调整参数等方法解决了实际问题，在实际应用场景中分析比较了传统和现代方法的优缺点，并提出了不同的场域评估指标。该实验培养了学生的工程实践能力和创新能力，实验教学效果良好。 相似文献
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基于CNN的迁移模型用于铝型材表面瑕疵分类识别研究中，未考虑所提取的瑕疵特征图中冗余信息对分类性能的影响.针对该问题，提出了一种基于集成迁移学习的铝型材瑕疵分类方法，首先基于CNN的传统迁移模型自动获取铝型材瑕疵特征，再利用多尺度膨胀卷积对所提取的铝型材瑕疵特征进行稀疏采样，获取多组差异化的瑕疵特征，通过训练生成一组具有差异化的CNN分类器，并将其集成.实验结果证明，该方法相对于传统基于CNN的迁移模型，在铝型材瑕疵分类上，具有更高的分类准确率，性能更优. 相似文献
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柴志成 《贵阳学院学报(自然科学版)》2008,3(1):23-26
提出了一种基于SVM的网络异常流量检测新方法.分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量相关性、包长度统计变量以及异常报文统计等具有代表性的特征参数,描述了数据的预处理方法.试验结果表明,所选特征参数可有效地检测网络流量异常变化,说明基于支持向量机的在网络异常流量检测具有较好的可应用性. 相似文献
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鉴于甲状腺结节良恶性的判别十分依赖于有效特征的提取,提出基于DLBP与RLBP模型相结合的局部纹理特征提取算法,首先利用RLBP模型解决图像旋转不变问题,然后与DLBP模型相结合对RLBP模式特征进行选择与降维,再与纵横比、圆形度、紧致度等形状特征相结合并输入到SVM分类器中。为了进一步提高识别率,提出基于粒子群算法与网格搜索算法相结合的SVM参数优化算法。实验结果表明,该模型提取的特征用于分类识别时较上述各种模型及传统的旋转不变等价ULBP模型能获得更高的识别率,且提出的参数寻优算法相比于传统寻优算法效率更高。 相似文献
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本文在分析误用检测和异常检测的基础上,提出了自适应混合入侵检测系统,基于网络的误用检测模块用于检测已知特征的入侵行为,而基于主机的异常模块用于发现新型入侵攻击。 相似文献
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针对汉语中“前”字错综复杂的使用情况,基于国家语委现代汉语语料库对汉语中其使用情况进行了分类统计,并利用认知语言学学的体验观,隐喻理论,意象图示理论等相关理论分析了汉语中“前”的认知语义。研究发现“前”主要有六个义项,都集中在空间范畴和时间范畴,其在时间域的使用频率远高于其源域空间域,证明“前”的隐喻用法尤其是在时间域的隐喻已经相当普遍。 相似文献