搜索资源列表
binarydifferencemethod
- 使用二值化方法实现动态帧中运动目标的识别和检测，及其异常行为的识别
276
- 在现有的单层马尔科夫链异常检测模型基础上,提出一种崭新的两层模型.将性质上有较大差异的两个过程,不同的请求和同一请求内的系统调用序列,分为两层,分别用不同的马尔可夫链来处理.两层结构可以更准确地刻画被保护服务进程的动态行为,因而能较大地提高异常的识别率,降低误警报率.-In the existing single-layer Markov chain model for anomaly detection based on a new
binarydifferencemethod
- 使用二值化方法实现动态帧中运动目标的识别和检测，及其异常行为的识别-Binarization methods used to achieve dynamic fr a me in moving target identification and detection, and identification of abnormal behavior
Finding_Abnormal_Behavior_Based_on_Patterns
- 基于特征的异常行为检测 基于特征的异常行为检测 -Finding Abnormal Behavior Based on Patterns
Incremental_and_adaptive_abnormal_behaviour_detect
- 增量自适应异常行为检测方法
nk2
- 半监督异常行为监测pdf，提出新的基于半监督学习的行为建模与异常检测方法，采用基于动态时间归整的归一化距离来建立相似矩阵-Semi-supervised monitoring abnormal behavior pdf, propose a new semi-supervised Learning based on behavior modeling and anomaly detection methods, based on Dyn
Behavior-Recognition
- 智能视频监控中异常行为识别技术研究，CNKI论文，是一篇硕士毕业论文-Intelligent video surveillance technology in the identification of abnormal behavior, CNKI papers, is a Master' s Thesis
Network-state
- 网络态势可视化技术作为一项新技术，是网络安全态势感知与可视化技术的结合，将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户，并借助于人在图形图像方面强大的处理能力，实现对网络异常行为的分析和检测。这种方式充分结合了计算机和人脑在图像处理方面的处理能力的优势，提高了对数据的综合分析能力，能够有效的降低误报率和漏报率，提高系统检测效率，减少反应时间。并且这种可视化方法对于有些显示有明显特征的异常行为，还具有一定的预测能力．-Network
rec
- 利用人体运动轨迹特征对人体异常行为进行分析-Characteristics of the human body and the trajectory analysis of abnormal behavior on the human body
www
- 视频异常行为检测，可以实现，使用matlab编程-Video abnormal behavior detection can be achieved using matlab programming
Bbinnarydiffei
- 使用二值化方法实现动态帧中运动目目标的识别与检测，及其异常行为的识别 -Binarization methods to achieve the recognition and detection of moving the project objectives in a dynamic fr a me, and its abnormal behavior recognition
demo
- 智能运动目标检测，异常行为检测的实现，以及对异常行为的检测跟踪-Digital image processing common problems and programming skills assembly
caa
- 应用与基于视频群体异常行为识别的代码，不知道-Applications and video-based community abnormal behavior identification code, I do not know
alarm
- 通过对视频中的异常行为经行检测 可以对异常行为实现报警处理-Abnormal behavior through video alarm handling can be achieved through the line detection of abnormal behavior
Abnormal-Crowd-Behavior-Detection-
- 通过利用社会力学，对已有的人群异常行为检测方法进行优化-Abnormal Crowd Behavior Detection by Social Force Optimization
Pedestrian-detection-method
- 行人动作检测 用于防暴系统 检测出异常行为-Pedestrian detection method
large-scale-population-density
- 视频中的大规模人群密度与异常行为分析研究。-Research video and large-scale population density Abnormal Behavior.
people
- 一种人群异常行为检测系统的设计与实现。跟军视频采集的图像进行分析-The Design and Implementation of a crowd of abnormal behavior detection system. Army video capture with image analysis
AbnormalBehaviorDetection-master
- 基于光流特征的监控视频异常行为检测 使用CNN，RNN在UCSD数据库中实现 使用Keras，python3.6(Abnormal Behavior Detection of Monitoring Video Based on Optical Flow Characteristics)
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper,