| 基于隐含主题模型的异常行为分析 |
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| 作者姓名： | 赵龙 郭立 谢锦生 刘皓 陆海先 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学电子科学与技术系, 合肥 230026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61071173)资助 |
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| 摘 要： | 针对目前多数异常行为分析方法没有考虑场景,提出一种基于隐含主题模型的异常行为分析方法. 提取场景的颜色和纹理特征,利用K-means对特征聚类,形成视觉单词,利用pLSA模型将视觉单词分为若干语义主题区域,生成场景描述. 组合轨迹特征与场景语描述,生成组合特征向量,再利用CRF对组合特征向量建模,通过训练估计模型参数,利用模型推断,分析异常行为. 实验表明,本文方法对特定场景的异常行为可以较为准确地分析.
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| 关 键 词： | 隐含主题模型 异常行为分析 pLSA CRF 全局行为 |
| 收稿时间： | 2012-04-13 |
| 修稿时间： | 2012-05-17 |
Abnormal behavior analysis based on latent topic model |
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| Authors: | ZHAO Long GUO Li XIE Jin-Sheng LIU Hao LU Hai-Xian |
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| Institution: | Department of Electronic Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | latent topic model abnormal behavior analysis pLSA CRF global behavior |
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