论文研究 基于改进的稀疏重构算法的行人异常行为分析.pdf

针对视频监控中行人异常行为识别问题，首先对行人进行跟踪，然后对跟踪得到的轨迹进行分析，最后判断行人行为是否存在异常。在行人跟踪方面，在时空上下文跟踪算法的基础上结合卡尔曼滤波器，有效改进了复杂背景中的遮挡问题。在异常分析方面，将跟踪得到的目标轨迹按照轨迹形状进行分类，得到场景中的正常轨迹集；将这些轨迹集作为后续处理的训练样本集，通过改进的稀疏重构算法对轨迹进行分析，利用重构误差来判断异常。五段视频序列的测试结果表明，该方法与改进前的方法相比具有较高的识别率。