基于耦合隐马尔可夫模型的异常交互行为识别

作     者：林国余 柏云 张为公 Lin Guoyu;Bai Yun;Zhang Weigong

作者机构：东南大学仪器科学与工程学院南京210096 东南大学苏州研究院苏州215123 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2013年第43卷第6期

页      面：1217-1221页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60972001) 苏州市科技计划资助项目(SG201076) 

主　　题：异常交互行为 耦合隐马尔可夫模型 运动特征 形态特征 

摘      要：为了有效识别视频监控领域中的打斗和抢劫等异常交互行为,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的异常交互行为识别方法.首先对人与人之间异常交互行为与正常交互行为的特征差别进行分析,然后提取了包括速度、面积变化率、目标外接矩形长宽比变化率、目标间距、目标运动方向角度差以及方向梯度直方图6类人体目标的运动特征和形态特征,并组成训练数据集,在此基础上使用耦合隐马尔可夫方法构建异常交互行为模型.实验中引入一些典型的行为数据库,如CASIA和CAVIAR数据集,通过和传统的基于隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法进行对比,表明CHMM方法更适合于识别少数人的异常交互行为,且识别率更高.