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Hybrid tracking model and GSLM based neural network for crowd behavior recognition

Journal of Central South University 2017年第9期24卷 2071-2081页

作者： Manoj Kumar charul bhatnagar Department of Computer Engineering and Applications GLA UniversityMathuraIndia

Crowd behaviors analysis is the‘state of art’research topic in the field of computer vision which provides applications in video surveillance to crowd safety,event detection,security,*** presents some of the works related to crowd behavior detection and *** crowd behavior detection,varying density of crowds and motion patterns appears to be complex occlusions for the *** work presents a novel crowd behavior detection system to improve these *** proposed crowd behavior detection system is developed using hybrid tracking model and integrated features enabled neural *** object movement and activity in the proposed crowded behavior detection system is assessed using proposed GSLM-based neural *** based neural network is developed by integrating the gravitational search algorithm with LM algorithm of the neural network to increase the learning process of the *** performance of the proposed crowd behavior detection system is validated over five different videos and analyzed using *** experimentation results in the crowd behavior detection with a maximum accuracy of 93%which proves the efficacy of the proposed system in video surveillance with security concerns.

关键词： crowd video crowd bohavior tracking recognition neural network gravitational search algorithm

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