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视频监控是计算机视觉研究最热门的应用领域之一,其中复杂监控场景的行为分析是一项基本任务。复杂监控场景是指运动目标多且密度高的公共场所,这些场所包含多种并发的行为,且易发生群体性事件如果不能及时处理,会产生严重的影响。概率主题模型基于词袋表示方法,根据单词的共生来捕捉行为,对复杂监控场景提取的视频特征中不可避免的噪声表现出优越的鲁棒性。因此近年来广泛应用于此类场景的行为分析。本研究对其中最基本的两类主题模型Latent Dirichlet Allocation(LDA)和Hierarchical Di