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視頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用帶來海量的視頻數(shù)據(jù)，僅依靠人力對監(jiān)控視頻中的異常進行檢測是不太可能的。異常行為的自動化檢測在公共安全等領(lǐng)域的地位極其重要。提出一種綜合考慮目標特性和時空上下文的異常檢測方法，該方法利用光流紋理圖描述移動物體的剛性特征，建立基于隱馬爾可夫模型HMM的時間上下文異常檢測模型。在此基礎(chǔ)上，提取異常目標的Radon特征，以支持向量機SVM的異常預(yù)分類結(jié)果為基礎(chǔ)，通過HMM建立異常場景的空間上下文分類模型。該模型在公共數(shù)據(jù)集UCSD PED2上進行了實驗驗證，結(jié)果表明，本算法不僅在異常檢測方面優(yōu)于已有算法，而且還能給出異常分類。
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