复杂场景行为识别：分层HMM建模与识别算法

"基于HMM复杂场景下的行为识别方法" 文章主要关注的是在复杂场景下的人类行为识别问题，这是智能视觉监控系统中的一个重要课题。现有的大多数研究集中在简单场景和单一行为的识别上，这限制了它们在实际应用中的普适性。针对这一问题，文章提出了一种新的、分层的行为建模和识别方法，旨在提高复杂行为识别的准确性和通用性。 文章的核心是利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）来处理复杂行为的识别。HMM是一种统计建模工具，常用于序列数据分析，特别是语音识别和自然语言处理等领域。在行为识别中，HMM能够捕获行为的时间依赖性和不确定性，使其非常适合建模连续和动态的行为过程。 首先，作者通过统计分析在监控画面中选取了若干个有意义的标志点，这些标志点可以是图像中的特定位置或者物体，它们可以帮助划分和解析复杂的行为。然后，利用这些标志点，将复杂行为分解为一系列更简单的子行为或基本动作。每个简单行为的轨迹可以用一个HMM进行建模，其中状态代表行为的不同阶段，转移概率则反映了行为的演变过程。 接下来，文章采用了Level-Building算法来构建复杂行为的识别模型。Level-Building算法是一种逐步构建模型的方法，它可以根据预设的阈值和行为语法，逐步组合简单行为模型以形成复杂行为模型。这种算法允许模型随着场景的复杂度动态调整，增加了模型的适应性。 实验结果显示，提出的这种方法在复杂行为的识别率上有显著优势，且在不同场景下都能保持较好的识别效果。关键词“行为识别”、“隐马尔可夫模型”、“分层构筑”和“行为语法”进一步强调了文章的重点，即通过层次化的模型构建和HMM的运用，来解决复杂环境下的行为理解问题。 该方法提供了一个有效的途径来应对复杂场景下行为识别的挑战，为智能监控系统在复杂环境中的应用提供了理论和技术支持。其普适性和高识别率证明了该方法的实用价值，有望推动行为识别技术的发展。