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监测视频中学生异常行为的判定方法研究

张金鹏  
【摘要】:视频分析由于其在计算机视觉中的多种应用而成为研究的热点。它包括三个主要操作:运动目标检测、物体跟踪和识别。课题中研究的目标主要指手机,即在上课过程中学生使用手机的行为检测。检测操作的目的是在目标的第一次出现或在每个视频帧中找到一个前景运动对象。针对本课题中实验室特定场景内背景复杂,手机尺寸不统一,光照不均等因素,本文主要从以下几个方面展开对使用手机这一异常行为的检测研究工作:(1)视频中,用于检测和分析的信息一般都是像素空间邻域与特征,为了更好地聚焦视频序列中手机目标检测,基于图像分割、边缘检测和形态学处理等图像特征提取相关理论,本课题提出了采用基于信息熵的图像分割和sobel边缘信息提取特征的研究思路,满足手机运动目标检测和跟踪识别的鲁棒性和准确性。(2)由于手机目标具有位置动态变化的特性,本文在总结了帧差法、背景差分法、光流法和统计模型等常见的目标检测算法的基础上,本文提出了一种基于累积差分法的运动目标检测方法。(3)针对上课过程中学生行为的特点,分析了学生可能出现的异常行为,制定了异常行为检测的基本框架。(3)结合上述研究基础,采用累积差分目标检测实现复杂场景的跟踪建模。开发了一种视频运动目标特征识别的方法,以位置、形状和颜色的顺序将这些斑点与模板进行匹配,使用最近邻分类器将异常行为识别为使用手机的学生,提供了实验结果,以证明在复杂环境下跟踪的准确性。本文的实验仿真分析均是基于MATLAB实现运动目标检测,经过一系列的实验测试和开发证明了运动目标检测准确性、实时性和鲁棒性。


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