2017年6月15日
现代电子技术
Jun.2017
第40巻第12期
Modern Electronics Technique
Vol 40 No 12
doi:10.16652/issn.104-373x.2017.12.033
模糊 ISODATTA聚类结合直方图熵值算法的
异常行为检测
王燕妮,李军,田思
(西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055)
摘要:针对传智能视监控系不能及时准确地发现危险或者发现危险不能及时报警的问题,提出一种基于模糊
选代自组织数据分析聚类结合直方图嫡值算法的异常行为智能检测方法。该方法通过模湖选代自组织数掲分析豪美方法
获取视关键赪,根据分結果采用直方图熵值法对异常行为进行判斷。实验结果表明,所提算法可以对具有复杂背景的
监控区城有效地实现人体的检测,并且能准确地识别出人体异常的动态行为,有效地减少了住宅小区和
养老院的安全隐患
关键词:达代自组织分析聚类;关键帧;直方图熵值;异常行为
中图分类号:TN911.2.3-34
文献标识码:A
文章编号:1004-373X(2017)12-0120-04
Abnormal behavior detection combining fuzzy ISODATA clustering algorithm
with histogram entropy method
WANG Yanni, TI Jun. TTAN Simin
School of Iiormaliom d Comml Engineering, i an niver i o Archie re a n Te moy. Xi 710055,Ci)
Abstract Since the traditional intelligent video surveillance system can't discover the danger accurately and send the
alarm timely, an abnormal behavior intelligent detection method combining fuzzy iterative self-organizing data analysis(ISODATA)
clustering algorithm with histogram entropy method is proposed. The key frame of video is acquired with fuzzy TSOATA cluster-
ing method. Aecording to the classification result. the histogram entropy method is adopted to judge the abnormal behavior. The
experimental results show that the proposed algorithm can detect the human body in the monitoring area with complex back
ground effectively, identify the abnormal dynamic behavior of the human body accurately, and reduce the safe hidden trouble in
residential districl and nursing home effectively.
Keywords: ISODATA clustering; key frame; histogram entropy; ab>normal behavior
住宅小区和养老院是人口比较密集的区域,那么保操作模型。 Ballan等定义一种新的局部描述子,用图
证区域的安全性就很重要。现阶段智能视频日标识别像梯度和光流分别进行建模来表示区域兴趣点的人体
算法大多采用SVM或者隐马尔科夫模型算法,两种外观和动态信息,用半径聚类方法米生成视觉码本,使
算法可以达到一般实时性要求,但很多情况下还是出现用投票统计方法米分类人体行为。文献[5]提出一个新
遗漏或者误捡,使得识別准确率不高,不能及时阻止危的时空背景的兴趣点分布特征对人体行为分类。文
险行为的发生或者发生危险行为不能及时地提醒相关献?研究如何从少数的视频帧中分类人体的行为,并
人员。因此,本文提出一种新的智能视烦监控系统,可取得很好的分类效果。文献利用人体行为的关键姿
对异常行为进行实时监控并及时报警,有效地降低误檢态建立HM模型,训练动态信息。本文分析基十视颇
和漏檢概率,減少大量的人力,保障社会秩序的稳定
人体行为的特点,从当前需要解决的影响人体行为识别
目前许多研究使州基丁统计学习算法对人体运动发展的几个关键技术出发,提出一种基丁模樹1SODA-
行为进行分类,需要对大量样本标注,且需建立复杂的TA聚类结合直方图熵值的异常行为检测算法。
收稿日期:2016-09-27
人体目标提取和分类
基金项目:陕西省自然科学基仙研究计划项
目(2016JM6079);陕西省教育斤
1.1混合高斯模型的运动目标提取
专项科研项目(14JK1429)
背景减除法首先是分析采集到的视频图像在时间
万数据
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