1、多群体性”的人群行为进行分析研究。人群行为识别是基于统计学习模型识别技术的典型运用，图为人群行为识别的基本研究框架。在人群行为分析的框架中，人群的位置，密度，速度等信息是描述人群的重要特性。上述信息般可以通过人工的先验知识库获取或者利用计算机视觉技术对图像的颜色形状纹理表现自动获取。这些信息组成了人群行为特征集，利用这些人群行为特征集及统计学习模型建立对应的万方数据中国计量学院硕士学位论文人群行为模型。继而可以利用场景及预设的人群行为作为的先验知识，并与建立好的模型进行人群行为推理完成人群行为识别。颜色形状纹理先验知识库运动特征矢量人群行为模型行。

2、于局部线性嵌入的正则项能够有效的保留测试样本的局部流形结构，提高样本的判别能力。实验结果表明局部线性嵌入稀疏表示算法能够有量大以及特征局部流形结构不稳定的问题，受启于稀疏表示和流形学习方法，本文提出了种基万方数据于局部线性嵌入，稀疏表示的人群异常行为检测方法。量大以及特征局部流形结构不稳定的问题，受启于稀疏表示和流形学习方法，本文提出了种基万方数据于局部线性嵌入，稀疏表示的人群异常行为检测方法。通过在稀疏分类模型中加入个正则项，来解决局部流形结构不稳定的问题。基于局部线性嵌入的正则项能够有效的保留测试样本的局部流形结构，提高样本的判别能力。实验结。

3、特征提取的方法以及人群异常行为识别的方法。人群行为识别概述人群行为，我们般把它定义为多个人行为的集合需要指出的是，我们把两个人的交互行为也认为是人群行为，可分为“单群体性”和“多群体性”两种。“单群体性”的人群行为指的是所有个体成员具有相同的运动趋势，比如游行示威等，这种行为分析般较为简单，只需用其中个个体成员就可以代表整个群体的行为。“多群体性”的人群行为指的是所有的个体成员行为不尽相同，他们会有行为变化或子群间交互等这类行为。这种行为分析比较复杂也更常见，对这类行为的研究更具有普适性和应用价值，这也是群行为研究中最为活跃的部分，本文将重点对“。

4、帧间差分法，背景减除法的优缺点并提出了种融合帧间差分法和基于混合高斯模型的背景减除法的人群运动区域检测算法。接着设计了种基于时空立方体的特征提取策略，将运动区域像素点计算得到的速度及方向信息应用于时空特征立方体中来描述人群行为特征。最后提出了种基于技术的特征提取算法，在计算相邻帧运动流场时，利用各像素点的特征替代灰度值进行匹配，通过统计运动流场的效的提高样本的判别能力并在人群行为识别中取得较好的实验效果。关键词隐马尔可夫神经网络稀疏表示局部线性嵌入人群异常行为识别分类号万方数据。通过在稀疏分类模型中加入个正则项，来解决局部流形结构不稳定的问题。基。

5、成为智能视频分析中重要的研究热点之。本文主要是针视频场景中人群异常行为进行识别。人群异常行为的般定义为违反群体行为习惯和标准的“反常”行为，即给定个训练样本集，其中是训练样本的个数，指的是行为的种类包括正常行为和异常行为。,⋅⋅⋅是训练数据是特征的维数，其可以是像素，图像块或运动块等。假设我们测试样本，异常行为识别就是要设计种分类函数来判断的所属类别或者与已知模型是否相似，即正常，异常斗殴，恐慌，为了求解上述问题，我们需要重点考虑两个问题行为特征的表示和异常行为的识别。本章将首先对人群行为识别的过程进行概述，然后针对上述两个问题，总结常用的人群行。

6、为识别自动特征提取人工特征标注图人群行为识别的基本研究框架在人群运动分析的主要研究领域中包含有人群密度估计，人群目标特征提取，人群行为识别三个方面的内容。其中对于人群行为识别的研究已经成为计算机视觉领域最为热门的课题之，也是本文的主要研究内容。般而言，人群行为识别方法有四大步骤组成，如图所示。图人群行为分析四大步骤运动区域检测是在视频序列中检测变化区域并从中提取出感兴趣的运动目标，是目标跟踪行为分析及行为识别的基础。其目的是从图像序列中将与人群运动目标相关的前景像素点和背景像素点分割开来，提取与运动目标相关的有用信息。但是，在视频图像序列运动区域。

7、果表明局部线性嵌入稀疏表示算法能够有效的提高样本的判别能力并在人群行为识别中取得较好的实验效果。关键词隐马尔可夫神经网络稀疏表示局部线性嵌入人群异常行为识别分类号万方数据帧间差分法，背景减除法的优缺点并提出了种融合帧间差分法和基于混合高斯模型的背景减除法的人群运动区域检测算法。接着设计了种基于时空立方体的特征提取策略，将运动区域像素点计算得到的速度及方向信息应用于时空特征立方体中来描述人群行为特征。最后提出了种基于技术的特征提取算法，在计算相邻帧运动流场时，利用各像素点的特征替代灰度值进行匹配，通过统计运动流场的方向信息获取运动方向直方图，以此来。

8、。在现实场景中，由于监控摄像机视角的不同，在人群行为视觉特性分析中，可能会出现相同的行为有着完全不同的行为表达形式。除此之外，实际场景中的些环境因素如阴影光照变化遮挡等都会给后续的人群行为识别带来较大的困难。因此，从监控视频数据中采用哪些特征来描述人群运动行为，怎样选择有效的描述方法表示视频场景中人群的行为并能够有效地降低时间复杂度，提高识别准确度成为行为识别的关键问题。本节主要将人群行为特征分为两类底层行为特征和中间语义特征。底层行为特征通过对近些年的期刊会议等研究文献进行统计分析。表可以看出目前关于人群行为识别采用的底层行为特征主要包括运动特。

9、述人群行为特征。第四章是人群行为识别算法研究。首先设计种竞争性的神经网络模型并与时空立方体特征结合对人群行为进行分类识别接着提出了种利用隐马尔可夫模型对基于技术的行为特征建模，并完成对人群异常行为的识别方法最后提出了种基于局部线性嵌入稀疏表示的人群异常行为识别方法，通过在稀疏分类模型中添加正则项，来解决局部流形结构不稳定的问题，并与图像块特征结合完成人群异常行为的识别。第五章是总结与展望。这章主要是对本文相关工作的些总结，并提出研究所面临的问题及进步研究的方向。万方数据中国计量学院硕士学位论文人群行为识别基本理论及方法引言近年来,人群行为识别已经。

10、人群行为描述，更能对不同的行为进行有效的区分。般采用的是机器学习的方法，首先从监控视频序列中提取人群行为特征，然后将这些特征处理后输入到机器学习模型中进行训练，最后使用分类或者匹配的方法完成视频监控场景中的人群异常行为识别。常用的机器学习方法有神经网络等，这些方法都可以用于人群异常行为的识别。人群行为特征提取方法人群行为特征是在视觉处理中对人群目标检测，分类和跟踪的基础上，提取目标的图像特征并用来表征目标运动等信息，在随后的行为识别过程中，利用这些表表征人群运动等信息的行为特征识别人群行为模式，并与场景信息及些先验知识结合，综合识别出复杂的人群行。

11、征外观形状特征外观形状和运动的混合特征以及时空特征四种。基于运动特征的方法是从视频序列中直接提取有关人群的运动信息如速度运动方向位置轨迹等来表示人群的运动状态。其中较为典型的就是轨迹特征，它是通过人群目标在视频序列中对应在单帧图像所在像素点位置的变化来描述的。轨迹特征具有其他特征万方数据中国计量学院硕士学位论文如轮廓灰度等没有的优势，它结构紧凑，并具有视觉不变性的特点，常用于单个固定摄像头视频场景下的行为识别。基于外观形状特征的方法是先利用人体几何结构轮廓或姿态以及区域颜色等信息来估计运动目标每帧的静止姿态，然后利用这些静止姿态序列来描述人群运动。

12、测中，通常会受到外界条件的干扰如阴影，光照变化等，人群运动区域图像较容易发生动态变化，这就使得看似简单的运动区域检测操作起来却变得十分复杂。万方数据中国计量学院硕士学位论文行为特征的提取是计算机视觉图像处理和模式识别的重要研究课题。人群行为特征是通过提取视频场景中人群相关的图像特征并用来表征人群运动等信息，在随后的行为识别过程中，用这些表征运动等信息的特征识别目标的运动模式，为进步的目标行为分析提供了可靠的数据来源。人群行为识别主要由人群行为建模和人群行为识别这两方面构成。人群行为模型与视频中的人群异常行为识别关系非常紧密，模型的设计需要有利于对。

参考资料：

[1]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号72（第26页，发表于2022-06-24）

[2]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号78（第26页，发表于2022-06-24）

[3]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号82（第26页，发表于2022-06-24）

[4]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号66（第26页，发表于2022-06-24）

[5]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号74（第26页，发表于2022-06-24）

[6]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号80（第26页，发表于2022-06-24）

[7]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号82（第26页，发表于2022-06-24）

[8]人教版四年级数学上册：平行与垂直说课稿课件（优） 编号76（第26页，发表于2022-06-24）

[9]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号68（第22页，发表于2022-06-24）

[10]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号62（第22页，发表于2022-06-24）

[11]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号60（第22页，发表于2022-06-24）

[12]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号68（第22页，发表于2022-06-24）

[13]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号58（第22页，发表于2022-06-24）

[14]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号64（第22页，发表于2022-06-24）

[15]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号64（第22页，发表于2022-06-24）

[16]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号66（第22页，发表于2022-06-24）

[17]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号66（第22页，发表于2022-06-24）

[18]人教版一年级数学下册：分类与整理课件（优） 编号136（第22页，发表于2022-06-24）

[19]人教版一年级数学下册：认识图形（二）课件（优） 编号70（第28页，发表于2022-06-24）

[20]人教版一年级数学下册：认识图形（二）课件（优） 编号66（第28页，发表于2022-06-24）