视频监控中的人体行为识别与前景提取技术

"本文主要研究了视频监控中的人体行为识别技术，提出了一种结合分层Dirichlet过程聚类和无限隐Markov模型(iHMM)的行为识别模型，以及一种基于背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法。该模型能够识别未知行为模式，并通过Viterbi解码算法进行行为分析。实验表明，这种方法在实时视频监控中的行为识别具有优越性能。" 在视频监控领域，人体行为识别是关键技术之一，用于自动理解和解析人类的动作行为。本文提出的方法首先利用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据，以此判断是否存在未知行为模式。这种方法能够处理运动过程中可能出现的新行为，增强了系统的适应性。 接着，文章引入无限隐Markov模型(iHMM)来学习这些未知行为模式。iHMM是一种强大的统计模型，特别适合处理序列数据中的不确定性和未观测状态。在有监督的学习阶段，管理者可以将新识别的行为模式添加到规则和知识库中。随着知识库的增长，系统能逐渐实现无监督的行为分析，这依赖于Markov模型中的Viterbi解码算法，该算法能够高效地找到最可能的行为序列。 对于前景提取，文章提出了一种创新的策略，结合背景边缘模型和背景模型。背景边缘模型有助于捕捉动态物体的边界，而背景模型则用于确定前景区域。然而，背景模型易受光照变化的影响，因此通过背景边缘与背景区域的结合，加上形态学操作，可以更准确地提取出完整的前景目标。 行为识别的挑战在于处理多样性和不确定性，而本文提出的方案在这一方面表现出了显著的优越性。通过仿真实验，证明了该方法在实时视频监控场景下对于人体行为识别的有效性和实时性。 关键词涉及的行为模式识别、模板匹配和空间方法都是行为识别领域的核心概念。模板匹配是通过比较图像序列与预定义的模板进行行为识别，而空间方法如HMMs则通过定义状态空间来建模时间序列行为，其中每个状态包含特定的特征。 本文的研究为视频监控系统提供了更智能、更具适应性的行为识别手段，有助于提升监控效率和安全性，对于智能安防和人机交互等领域具有重要意义。