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基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测
基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测
摘要
手部异常行为检测是计算机视觉领域的研究热点，对于安防系统的发展具有重要意义。本文提出一种基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测方法，通过将视频帧分为若干区域，并分析每个区域的手部运动特征，结合标准时间对比方法，能够有效地检测出手部异常行为。
1.引言
由于手部异常行为可能是犯罪、恐怖活动等非法行为的前兆，手部异常行为检测成为了研究的热点。传统的手部异常行为检测方法主要基于动作识别与行为模型匹配，但是在复杂背景下容易出现误报和漏报的问题。为了解决这些问题，本文提出一种基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测方法。
2.相关工作
在手部异常行为检测方面，相关工作主要包括基于动作识别的方法、基于行为模型的方法和基于深度学习的方法。基于动作识别的方法是将视频中的手部动作与预定义的动作进行匹配，但是由于动作的多样性，这种方法容易出现误报和漏报的问题。基于行为模型的方法将手部动作建模为一个状态机，但是在复杂场景下模型需要不断调整，效果不理想。基于深度学习的方法通过学习大量的数据来构建模型，但是需要大量的数据和计算资源。
3.方法介绍
本文提出的方法首先将视频帧分为若干区域，每个区域表示一个手部活动区域。然后通过区域内手部的位置、速度和加速度等特征进行分析，从而得到手部的运动特征。接下来，通过计算每个区域的运动特征与标准时间的差异，即可判断是否存在异常行为。具体步骤如下：
3.1区域划分
将视频帧分为若干个区域，通过像素位置确定每个区域的位置。区域的大小需要根据实际应用场景进行调整，一般情况下，区域大小与手部活动范围相对应。划分后的区域通过编号来表示。
3.2运动特征提取
对每个区域内的手部进行跟踪，并提取手部的位置、速度和加速度等特征。可以使用光流算法等方法来实现手部的跟踪。运动特征的计算可以通过对连续帧之间的位置差进行计算得到。
3.3标准时间计算
对于每个区域，根据历史数据计算出该区域的标准时间。标准时间是指相同手部活动在正常情况下所需的时间。可以通过统计正常手部活动的时间长度来计算得到。
3.4异常检测
通过计算每个区域的运动特征与标准时间的差异，将差异超过一定阈值的区域判定为异常区域。可以设置不同的阈值来调整异常检测的灵敏度。
4.实验评估
本文在一个真实场景的视频数据集上进行了实验评估，评估指标包括准确率和召回率。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地检测出手部异常行为。
5.结论与展望
本文提出了一种基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测方法，通过分析手部的运动特征和与标准时间的差异，能够有效地检测手部异常行为。未来的研究可以进一步优化算法，提高检测准确度，并且将该方法应用到实际系统中。
参考文献：
[1]Yu,S.,Ren,S.,Liu,C.,&Sun,J.(2016).AsurveyonhandposeEstimationandHandGestureRecognition.InInternationalJournalofComputerVision,119(2),163-180.
[2]Hu,P.,Ramanan,D.,&Fowlkes,C.(2006).ActionRecognitioninVideosbyLearningSpatialandTemporalCues.JournalofMachineLearningResearch,7(3),353-382.
[3]Li,Y.,Toolan,F.,&Ferryman,J.(2012).HandgesturerecognitionusingaKinectdepthsensor.InProceedingsoftheWorkshoponApplicationsforaRGB-DCamera,1-4.
[4]Zhu,Y.,&Ramanan,D.(2012).Facedetection,poseestimation,andlandmarklocalizationintheWild.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2879-2886.