基于四元数模型的密集人群视频特征提取

密集人群场景下的视频异常事件检测是当今智能监控技术研究中的一个热点。本文针对如何合理提取面向密集人群场景视频的时空特征、以及提高密集人群异常检测的效率进行研究,结合人类视觉感知系统相关知识,分析了将视频的时间特征和空间特征相融合的四元数傅里叶变换,提出了一种新的适用于密集人群场景的特征提取方法。最后通过实验证明,本文所提出的特征能够较为全面准确地描述密集人群视频场景中的特征,并取得了良好的异常检测效果。