| 拥挤场景下基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的异常活动检测 |
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| 引用本文： | 杨兴明,胡军. 拥挤场景下基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的异常活动检测[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(5): 470-476. DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805009 |
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| 作者姓名： | 杨兴明 胡军 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230601 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.61503111,61273237)资助 |
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| 摘 要： | 针对现有异常活动检测算法对拥挤场景下的目标跟踪和描述能力不足的问题,文中提出基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的算法,捕捉视频目标运动的关键信息.密集轨迹保证对视频运动目标的有效提议,沿着轨迹的方向提取与轨迹对准的运动影响描述符.最后提出完整框架,准确检测全局和局部的异常活动.在UCSD公共数据集上的实验证明文中方法性能较优.
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| 关 键 词： | 视频监控 视频监控 异常活动检测 异常活动检测 密集轨迹对准 密集轨迹对准 运动影响描述符 运动影响描述符 |
| 收稿时间： | 2018-01-31 |
Abnormal Activity Detection Based on Dense Trajectory Alignment and Motion Influence Descriptor in Crowded Scenes |
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| YANG Xingming,HU Jun. Abnormal Activity Detection Based on Dense Trajectory Alignment and Motion Influence Descriptor in Crowded Scenes[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2018, 31(5): 470-476. DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805009 |
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| Authors: | YANG Xingming HU Jun |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601 |
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