基于EM和GMM算法的目标轨迹预测与异常行为检测

基于EM和GMM算法的目标轨迹预测与异常行为检测

本文主要介绍了基于EM（Expectation Maximization，期望最大化）和GMM（Gaussian Mixture Model，高斯混合模型）算法的目标轨迹预测与异常行为检测的实现。该方法将视频中的物体视为一个GMM，并通过EM算法对GMM进行学习，从而得到物体的运动模式。然后，根据得到的模型来预测物体的下一时刻位置，并利用预测结果进行异常行为检测。

为实现该算法，我们需要用到MATLAB编程语言。首先，我们需要读入视频文件，并提取出视频中物体的运动轨迹。为了方便处理，我们可以将物体的运动轨迹分成若干个小段，并将每一段看作一个GMM。然后，我们使用EM算法对每个GMM进行学习，以此得到物体的运动模式。

在得到物体的运动模式后，我们就可以利用该模式来预测物体的下一时刻位置。具体方法是，我们利用得到的GMM模型生成一个多元高斯分布，并计算该分布在下一时刻位置的概率密度值。最后，我们选择概率密度值最大的那个位置作为物体在下一时刻的预测位置。

在预测物体的运动轨迹后，我们就可以进行异常行为检测。具体方法是，我们计算物体的实际轨迹与预测轨迹之间的误差，并将其作为异常行为检测的指标。当误差超过一定的阈值时，我们就认为物体存在异常行为。

下面是该算法的MATLAB代码实现：

% 读入视频文件
video = VideoReader