标题:基于混合高斯模型和主成分分析的轨迹分析行为识别方法
作者:田国会;尹建芹;闫云章;李国栋
作者机构:[田国会] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[闫云章] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[李国栋] 山东大学控制科学与 更多
通讯作者:Yin, JQ(ise_yinjq@ujn.edu.cn)
通讯作者地址:[Yin, J.-Q] School of Control Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:电子学报
出版年:2016
卷:44
期:1
页码:143-149
DOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2016.01.021
关键词:意图识别; 异常行为检测; 轨迹分析; 混合高斯聚类; 主成分分析
摘要:针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境 划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合高斯模型的关键点及关键区域获取算法,将轨迹转化为关键点及关键区域表 示,并以此为基础进行了行为意图的识别和部分异常轨迹的判断;最后,借助主成分分析的方法弥补混合高斯聚类在异常轨迹识别方面的缺陷,提高了识别准确率. 实验表明,该方法能够有效的对行为意图和异常行为进行识别.
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
Scopus被引频次:1
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84961240113&doi=10.3969%2fj.issn.0372-2112.2016.01.021&partnerID=40&md5=b1c655fcd227c653f1945daf335f99dc
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