[发明专利]一种基于RGB-D数据建立超平面的异常行为识别方法在审
| 申请号： | 201810849521.2 | 申请日： | 2018-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN109117763A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 董潇;李千目;侯君;张静 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于RGB‑D数据建立超平面的异常行为识别方法。该方法为：首先利用RGB‑D摄像头获取训练集，形成带有深度、时间帧的骨骼图；其次对数据进行特征分析，筛除冗余数据，将数据分类并打上标签；然后使用oneclass算法对已分类的数据进行训练，得到训练边界；最后计算测试样本的边界，与训练边界进行对比，得出判决函数，判断测试样本是否为异常行为。本发明结合RGB‑D处理技术，得到人体的骨骼框架，同时利用机器学习中的特征选取方法，可以更好地处理得到的数据，具有方法简单、处理速度快、计算精度高、实用性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 异常行为 数据建立 超平面 骨骼 样本 摄像头 机器学习 计算测试 判断测试 判决函数 冗余数据 数据分类 特征分析 特征选取 时间帧 训练集 算法 标签 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于RGB‑D数据建立超平面的异常行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用RGB‑D摄像头获取训练集，形成带有深度、时间帧的骨骼图；步骤2，对数据进行特征分析，筛除冗余数据，将数据分类并打上标签；步骤3，使用oneclass算法对已分类的数据进行训练，得到训练边界；步骤4，计算测试样本的边界，与训练边界进行对比，得出判决函数，判断测试样本是否为异常行为。
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