基于姿态估计的人体异常行为识别算法
为了及时、准确地检测视频监控下人体异常行为的发生,提出一种基于姿态估计的人体异常行为识别算法.该算法首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法提取人体的骨骼关键点坐标,组成包含空间信息和时间序列信息的时空图模型,模型中每个节点对应于人体的一个关节,同时包含2种类型的边,一种是符合人体关节自然连通性的空间边,另一种是跨越连续时间的时序边;然后,对时空图进行多阶段的时空图卷积操作,提取高级特征;最后,用Softmax分类器进行行为分类,得到行为结果并判断是否为异常行为.在KTH单人数据集和HMDB51多人交互数据集上进行对比实验,与当前先进的方法相比,在准确率方面取得了较好的结果.对实时视频进行测试,实时检测识别帧率达到25帧/s,可实现实时处理监控视频.
人体异常行为、人体姿态估计、深度学习、时空图模型、时空图卷积网络、实时检测识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;北京市自然科学基金资助项目
2022-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
710-720
