| 基于高斯混合模型的人群异常检测 |
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| 引用本文： | 于明,郭团团.基于高斯混合模型的人群异常检测[J].教育技术导刊,2017,16(11):114-120. |
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| 作者姓名： | 于明 郭团团 |
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| 作者单位： | 河北工业大学 计算机科学与软件学院，天津 300401 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 人群异常检测 感兴趣区域 SIFT特征 光流法 高斯混合模型 |
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