人体跟踪与异常行为识别联合算法研究

来源 :沈阳航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:czd1986624
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在现有的计算机视觉研究领域中,人体异常行为识别的相关研究大多是在简单环境下进行的,即场景中只有行为执行人且不存在遮挡等因素,大大的限制了算法的应用范围。在实际场景中,人体的异常行为识别过程需要引入跟踪技术来提高算法适应性,但现有基于深度学习的人体跟踪和异常行为识别方法往往被作为两个独立的课题进行研究,因此本文旨在综合考虑人体跟踪和异常行为识别的技术相关性,建立一个人体跟踪与异常行为联合识别框架,并逐步对所提框架进行改进和优化。首先,对现有的人体跟踪算法与异常行为识别算法进行了归纳总结,并从中探索联合算法的实现方式。在此基础上设计了一种基于共享特征的人体跟踪与异常行为识别联合算法。该算法采用多域卷积神经网络实现人体目标的跟踪,然后提取网络在跟踪过程中目标对应的高维特征图谱,并使用长短期记忆网络对高维特征序列进行时序建模,实现人体异常行为识别。实验结果表明,跟踪过程中的高维特征被应用于行为识别的有效性,证明了基于特征共享的人体跟踪与异常行为联合框架的可行性,为后续的研究提供了重要的依据。此后,针对前文提出的联合算法中存在跟踪与识别速度慢、抽取的共享特征泛化性差等问题,提出了基于多任务学习的人体跟踪与异常行为识别算法。首先引入了实时多域卷积神经网络实现人体目标的实时跟踪,然后设计了多任务学习网络模型,由人体跟踪与异常行为识别两个任务共同训练共享层参数,加强共享特征的表征能力,提高了网络模型的跟踪精度与异常行为识别准确率。此外,为了进一步提升网络对于异常行为的辨别能力,在多任务学习网络模型中加入了空间注意力机制与通道注意力机制。最后,在中科院提供的CASIA数据集上进行了测试,验证了基于多任务学习的人体跟踪与异常行为识别算法的有效性。为复杂环境下人体目标的异常行为识别提供了新的解决方案。
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