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监控视频中的人体异常行为识别是图像处理和计算机视觉的活跃研究领域。通过视频监控,可以在公共场所监控人员活动,以防止异常事故发生。要连续观看公共场所活动非常困难,因此需要智能视频监控来实时监控人体活动并将其分类为常规活动和异常活动,并可以生成警报。据此提出了一种基于对运动信息和分类方法进行编码的特征描述符来有效地解决该问题的算法。新的异常指示符来自隐马尔可夫模型,该模型可学习观察到视频帧的光流方向的直方图。该指标测量观察到的视频帧与现有正常帧之间的相似性,能够有效检测和识别监控视频中的异常行为。