基于张量分解的跑动行为检测

异常行为检测是智能安全监控的重要内容,而异常行为特征的提取是一个难点.张量作为高维数据的自然表现形式能有效保留数据的结构信息提取到运动目标.本文将张量分解应用于数字视频处理,然后对稀疏前景张量时间轴方向上的纤维束做频域处理进一步优化运动前景;最后使用多层卷积神经网络结构对运动目标的跑动行为进行识别.仿真对比实验证明了基于张量分解的方法比传统方法处理效果更好、在实测视频中本文跑动行为识别率达到81.4%.