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| 基于多网络级联预测的异常行为识别方法研究 | |
| 作者姓名： | 赵鑫 陈平 |
| 作者单位： | 中北大学 信息探测与处理山西省重点实验室,山西 太原 030051 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省自然科学基金;山西省自然科学基金 |
| 摘 要： | 异常行为识别是通过计算机提取图像序列中的特征信息,构建行为规则模型,实现对异常行为的分类和识别.现有端到端的基于深度学习的异常行为识别方法,受数据集种类和规模影响,模型自适应能力差,对人类行为的刻画能力有限.而且,异常行为定义一般取决于场景,精确分类困难.为了实现对多人员异常行为快速识别,结合行人在正常运动具有规律性,... |
| 关 键 词： | 异常行为 骨架提取 行为预测 稀疏光流 网络级联 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
