| 基于光流的ATM机异常行为实时检测 |
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| 作者姓名： | 周智 张伟峰 赵斌 黄露 朱明 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学 信息科学技术学院, 合肥 230022,中国科学技术大学 信息科学技术学院, 合肥 230022,中国科学技术大学 信息科学技术学院, 合肥 230022,中国科学技术大学 信息科学技术学院, 合肥 230022,中国科学技术大学 信息科学技术学院, 合肥 230022 |
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| 基金项目： | 中科院先导项目课题（XDA06011203） |
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| 摘 要： | 异常行为检测在自助银行智能监控系统领域中有广泛的应用前景.本文针对此应用领域,提出了基于区域光流特征的异常行为检测方法.首先利用混合高斯模型来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法从视频序列中提取运动前景;采用lucas-kanade光流法计算出运动区域内的光流信息.采用基于幅值的加权方向直方图描述行为,计算区域内直方图的运动熵发现候选异常区域,再利用支持向量机进行分类.从实验结果可以看出,能够较好的识别出异常事件,并且实时性较好,能够满足实际应用需求.
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| 关 键 词： | 异常行为检测 动作识别 背景建模 区域光流特征 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2016-12-14 |
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