基于时空Markov随机场的人体异常行为识别算法

针对多人之间的突发暴力异常行为进行研究,提出一种能较准确地辨识该异常行为与其他多人间正常行为的算法。该算法在传统的图像分割技术基础上,根据马尔可夫随机场仅邻域相关的特性,加入了连续帧的动态特征,并重新构造Gibbs能量函数。这种方法不仅考虑到了每个像素点和邻域点的空间信息,而且加入了连续帧的时间信息,对整幅图像中所有像素点的能量值进行累加并用能量曲线进行数据分析。最后与传统光流方法的比较表明了该算法的优越性。