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《吉林大学》 2012年
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基于Latent SVM的行为识别方法及其在考场监控中的应用

陈奋君  
【摘要】:本文描述了行为模型的设计与将其应用于考场异常行为检测的过程,主要内容有数据的采集、标记工具的开发、数据库的建立、行为模型的表示方法、模型的训练和考场异常行为检测算法的设计。 首先介绍行为识别研究的意义和方法,重点分析和比较了当前基于静态图像的先进行为表示方法。论文的初始工作是行为图像数据库的搭建。文中说明了行为图像采集的方式和行为类别的选择,指出了搭建独立数据库的必要性,同时详细介绍了行为的标记方式和高效标记工具的开发和使用。 论文的第二项工作是在全局上给出行为模型设计的基本任务,接着分析和比较了HOG单一模板目标识别和Latent SVM混合模板目标识别在行为识别应用上的优缺点,同时在综合考查了当前各种行为表示方法和本文的应用背景的基础上,提出行为覆盖区(ACA)和行为核心(AC)等概念,设计了行为模型的整体结构。然后以此为基础,综合了HOG特征提取、part-based模型、可变形模板和Latent SVM目标识别原理对行为模型各部件进行了详细设计。该部分工作完成了行为模型从整体到局部的设计,体现了自顶向下的设计思路。 论文的第三项工作是完成了基于Latent SVM的行为模型的训练,经过实验和改进得到了较高性能的行为模型。本文详细介绍了模型训练的各个阶段,包括初始化、数据挖掘、参数优化和目标匹配。并对设计方案做了对比实验和数据分析,为模型的进一步改进提供了参考依据。 论文的最后一项重要工作是设计了考场异常行为检测算法。首先描述了行为识别在视频监控系统中的重要性和考场异常行为检测算法的应用环境,其次针对考场的具体情况设计了考生信息的数据结构和相应的检测算法,最后通过实验证明了检测算法的高效性和实用性。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP277

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