資料介紹
為解決現(xiàn)有基于人工設(shè)計(jì)特征行為識(shí)別方法缺少多類異常行為分類研究和受人工影響大等問題,提出和實(shí)現(xiàn)了基于粗糙集的多類中低密度人群異常行汋識(shí)別算法。該算法首先提取目標(biāo)人群的人欻、幀泙均加速度、矩形框的距離勢(shì)能、方向混亂熵,以及幀間混亂程度五個(gè)運(yùn)動(dòng)特征量,利用粗糙集從中學(xué)習(xí)以萩取決策規(guī)則,再對(duì)正常、四散、同向加速跑、突然聚集和群毆這五類人群行為進(jìn)行分類,并定量對(duì)比分析本文算法和其他同類算法處理同一視頻集的分類效果。結(jié)果表明:與隨機(jī)森林法等其他冋類算法相比,該算法不僅能夠有效檢測(cè)岀亼群異常行汋,還能準(zhǔn)確地對(duì)五類人群行為進(jìn)行分類,其識(shí)別準(zhǔn)確率和覆蓋率均有明顯提升。
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