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从人体行为动作的近似运动周期出发,对人体异常行为识别进行了研究。首先采用混合高斯模型的背景差分法提取出人体运动目标,然后对人体形状的变化进行分析来获取该人体运动的近似周期,将人的行为序列分解为一系列的近似运动周期单元,并提取某一近似运动周期单元的R变换特征,最后通过动态时间规整法来决定不同人体运动的类别归属。实验证明,该算法可以有效地检测人体异常行为。 相似文献
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