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提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法.对ATM机前用户存(取)款行为的视频序列用Hu变换提取运动目标的行为特征,采用Baum-Welch算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为.用Matlab对ATM机用户运动行为的模拟视频进行实验仿真,结果表明:该方法对ATM机前的用户行为具有较高的识别率. 相似文献
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