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考场异常行为检测算法 被引量:2

Algorithm of the exam abnormal behavior detection
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摘要 以智能视频监控理论为依据,结合考试现场特点,提出了一种能够进行考场异常行为检测的高效算法。该算法从考生信息结构和内容方面作了科学设计,提出了行为覆盖区、3维考场关注度等概念。仿真实验针对分析器的准确率和效率两方面进行,并特别比较了本算法设计的分析器和普通方式分析器的效率。实验结果表明,本算法能很好地挖掘视频帧间的历史关系,与未采用本算法的普通方式相比检测效率有较大提高。 以智能视频监控理论为依据,结合考试现场特点,提出了一种能够进行考场异常行为检测的高效算法。该算法从考生信息结构和内容方面作了科学设计,提出了行为覆盖区、3维考场关注度等概念。仿真实验针对分析器的准确率和效率两方面进行,并特别比较了本算法设计的分析器和普通方式分析器的效率。实验结果表明,本算法能很好地挖掘视频帧间的历史关系,与未采用本算法的普通方式相比检测效率有较大提高。
出处 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期236-240,共5页 Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基金 国家自然科学基金项目(61101155) 吉林省科技发展计划资助项目(20101504)
关键词 计算机应用 行为覆盖区 LATENT SVM 行为模型 三维考场关注度 computer application action coverage area(ACA) latent SVM viewpoint action model(MVAM) three-dimensional attention(TDA)
  • 相关文献

参考文献5

  • 1Felzenszwalb P,McAllester D,Ramanan D.A discriminatively trained, multiscale,deformable part model[].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’’)Jun.2008
  • 2Pedro F Felzenszwalb,Ross B.Girshick."Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models,"[].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.2009
  • 3L. Bourdev."Poselets:Body part detectors trained using 3d human pose annotations,"[].IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2009
  • 4Felzenszwalb P F,Girshick R B.Discriminatively Trained Deformable Part Models,Release4. http://people.cs.uchicago.edu/-pff/latent-release4 . 2010
  • 5Dalal N,Triggs B.Histogram of oriented gradients for human detec-tion[].Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).2005

同被引文献6

引证文献2

二级引证文献4

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