[发明专利]一种基于机器学习的监控视频暴恐行为识别方法在审
| 申请号： | 201910906885.4 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110659688A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 熊辛;荣鹤;蒋洪川 | 申请（专利权）人： | 江西慧识智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 32266 苏州中合知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 李中华 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市红谷滩新区九龙湖大道*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于机器学习的监控视频暴恐行为识别方法，首先通过HARRIS角点检测特征提取法和方向特征直方图特征提取法提取人体行为作特征提取，将融合后的特征作优化处理，再通过降维算法整定各融合特征，去除冗余信息，将处理好的融合特征输入支持向量机SVM机器学习分类器作分类运算判定监控视频中的人员行为是否为暴恐行为。帮助人们在决策融合策略中，便于使用不同的分类器对特征向量进行分类，并建立最合适的决策将输入动作分类为暴恐或非暴恐。 | ||
| 搜索关键词： | 监控视频 特征提取 分类器 融合 分类 支持向量机 直方图特征 方向特征 基于机器 机器学习 角点检测 决策融合 人体行为 人员行为 冗余信息 输入动作 特征输入 特征向量 行为识别 优化处理 提取法 降维 整定 去除 算法 运算 判定 决策 帮助 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的监控视频暴恐行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取监控视频，通过HARRIS角点检测特征提取法和方向特征直方图特征提取法提取人体行为作特征提取，再做特征融合；/n将融合后的特征作优化处理，再通过降维算法整定各融合特征，去除冗余信息；/n将处理好的融合特征输入支持向量机机器学习分类器作分类运算判定监控视频中的人员行为是否为暴恐行为。/n
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