基于泊松方程的异常行为检测

异常行为检测是家居监护系统的重要功能之一。提出了一种基于泊松方程的特征提取算法,并采用K均值算法实现人体异常行为——跌倒的检测。首先采用基于混合高斯模型的运动目标检测算法获得运动人体的二值图像序列;然后,对图像序列提取基于二维泊松方程的矩特征描述人体行为;最后采用K均值分类器对异常行为进行检测。所使用的数据库包括6种可能发生的日常行为:站立、走、慢跑、坐、蹲,以及跌倒。实验表明,采用该算法检测异常行为——跌倒的正确识别率为98.72%。     

基于各向异性扩散的几种平滑算法比较及改进

该文比较了几种现有的P-M扩散系数改进算法的优缺点,提出了一种改进的基于视觉掩蔽效应的各向异性扩散平滑算法.该方法用归一化局部方差和图像梯度信息联合度量空间细节,能更有效地消除噪声,保持图像细节,也避免了原扩散系数参数估计的困难.实验结果表明,提出的改进方法得到的平滑图像具有更好的视觉质量.