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公开(公告)号：CN106503672A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610957361.4
申请日：2016-11-03
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明一种老年人异常行为的识别方法，涉及图像特征抽取的图像信息处理，是基于改进的训练好的栈式卷积ISA模型的老年人异常行为的识别方法，步骤是：建立老年人行为模式的视频样本数据库并对视频样本进行分块；视频样本数据的预处理；利用改进的训练好的栈式卷积ISA模型从视频样本数据中提取时空特征；对时空特征进行聚类得到视觉单词表和得到视频视觉单词频率直方图；训练χ2核支持向量机SVM分类器模型；对老年人异常行为的识别。该方法无需进行人体分割和背景建模，通过建立老年人行为数据库，利用无监督学习方法直接从视频数据中提取时空特征，实现对老年人异常行为的识别，克服了现有技术存在的各种缺陷。
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公开(公告)号：CN106503672B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201610957361.4
申请日：2016-11-03
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明一种老年人异常行为的识别方法，涉及图像特征抽取的图像信息处理，是基于改进的训练好的栈式卷积ISA模型的老年人异常行为的识别方法，步骤是：建立老年人行为模式的视频样本数据库并对视频样本进行分块；视频样本数据的预处理；利用改进的训练好的栈式卷积ISA模型从视频样本数据中提取时空特征；对时空特征进行聚类得到视觉单词表和得到视频视觉单词频率直方图；训练χ2核支持向量机SVM分类器模型；对老年人异常行为的识别。该方法无需进行人体分割和背景建模，通过建立老年人行为数据库，利用无监督学习方法直接从视频数据中提取时空特征，实现对老年人异常行为的识别，克服了现有技术存在的各种缺陷。
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