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Human behavior detection method with direction change invariant features

机译:具有方向不变性特征的人类行为检测方法

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摘要

In this paper, we propose a new feature homogenization method using cubic higher-order local auto-correlation (CHLAC) to detect changes in human behavior. Conventional human behavior detection using CHLAC exhibits a high level of performance, but has difficulty in distinguishing between abnormal and normal movement. We propose a method with improved handling and statistical processing of mask patterns to suppress the change in the amount of features according to the direction of movement of the person. This provides a robust method of detecting changes in direction. A computer simulation using the proposed method demonstrates a superior performance composed to a conventional method in the recognition of abnormal human behavior.
机译:在本文中,我们提出了一种使用三次高阶局部自相关(CHLAC)来检测人类行为变化的新特征均质化方法。使用CHLAC的常规人类行为检测具有较高的性能,但是很难区分异常和正常运动。我们提出一种具有改进的掩膜图案处理和统计处理方法,以根据人的移动方向抑制特征量的变化。这提供了一种检测方向变化的可靠方法。使用提出的方法进行的计算机仿真显示出在识别人类异常行为方面优于传统方法的性能。

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