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时间:2019-03-17
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1、分类号:TP311单位代码:10183研研究生学号:2013544055密级:公开吉林大学硕士学位论文(专业学位)基于异常行为识别在公共区域的安全防范建模马TheSafetyProtectionModelinginThePublicAreaBasedOnTheRecognitionofAbnormalBehavior作者姓名:马义飞类别:工程硕士领域(方向):软件工程指导教师:孙永雄副教授培养单位:软件学院2016年4月基于异常行为识别在公共区域的安全防范建模TheSafetyProtectionModelinginThePublicAreaBa
2、sedOnTheRecognitionofAbnormalBehavior作者姓名:马义飞领域(方向):软件王程指导教师:孙永雄类别:软件王程硕±答辩日期:占年月日未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究
3、工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:马义1曰期:年《月[曰摘要基于异常行为识别在公共区域的安全防范建模现阶段在各公共场所,如:银行、学校、居民住宅小区、事业单位等,对公共安全保障要求越来越高,传统技术有身份证读取鉴别、手动登记、RFID跟踪定位、摄像头监督、与警综平台安全接入等,存在多种问题:安全系统自身反应过慢、硬件设施老化严重、数据库检索效率低、告警
4、不及时等。这些问题的存在影响公共场所的安全。随着技术的发展,技术人员不断对软件、硬件设备更新。在计算机领域中将人体异常行为识别的研究应用到公共安全领域,能够有效的预防犯罪行为发生,大大提高了公共区域的安全保障。本文基于人体形态对人体行为识别分析,分析出是否有异常行为,将异常行为按级别进行分类,级别较高(识别出为严重异常行为)进行自动告警,并对其进行备份数据,级别中等(可能为异常行为)对其进行提醒,级别低(正常行为)不做处理。首先本文介绍人体行为识别背景和国内外研究现状,对国内外现状进行概括、分析。然后实现并输入视频数据,对图像进行预处理(分帧处理:把视频数据转换成
5、连续的图像序列),提取人体运动关键帧:一组视频数据包括成千上万个帧,找到具有代表性的运动关键帧。目标检测:去除背景,提取人体目标。在本实验中视频数据是现存的,不需要摄像头捕获,应用静态背景下的模板匹配算法:将预处理后的人体运动图像与模板库中的图像进行匹配,提取关键帧后,要对图像进行滤波、去噪处理,匹配前要对图像进行归一化。依据匹配结果判断是否是异常行为,将行走、招手、点头等定义为正常行为,将大幅度挥手、高跳、猛跑等定义为轻幅度异常行为,将挥棍、踢腿等定义为严重异常行为。对检测的结果进行分类,匹配程度较高认为是一定是禁止的行为,进行告警并对该行为发出警告,匹配程度较
6、低认为是嫌疑行为,对该区域的管理人员进行提示等。关键词:公共安全,行为检测,关键帧,模板匹配IAbstractTheSafetyProtectionModelinginThePublicAreaBasedOnTheRecognitionofAbnormalBehaviorNow,inmanypublicplaces,suchas:banks,schools,residentialareas,institutionsandothers,TheguaranteeofPublicsafetyhavebecomeincreasinglydemanding,someconv
7、entionaltechniques,forexample:readidentificationcard,manualregistration,RFIDwithtotalpositioning,camerasurveillance,policeandfullysecureaccessplatform,etc.thereexitsseveralproblems:slowreactionofthesecuritysystemitself,seriousaginghardware,lowefficiencyofdatabaseresearch,alarmuntimely
8、.Thes
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