【摘 要】
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针对拥挤道路环境下的人群监控问题,提出了一种新的异常行为检测方法。该算法首先对去背景后的训练视频提取特征向量,并通过统计学习的方法建立高斯混合模型（GMM）,然后提取测试
【基金项目】
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国家自然科学基金（#61240059）
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针对拥挤道路环境下的人群监控问题,提出了一种新的异常行为检测方法。该算法首先对去背景后的训练视频提取特征向量,并通过统计学习的方法建立高斯混合模型（GMM）,然后提取测试视频的特征向量,输入到GMM中计算概率密度,最后用mean shift算法判断每帧是否异常。在UCSD数据库上进行帧级别的实验,取得了16%的同等错误率（EER）,在像素级别的实验中,取得了62%的定位准确率。实验结果表明该算法能有效检测不同场景下的人群异常行为。
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