基于EM-GMM模型的人员异常行为检测matlab仿真

目录

一、理论基础

二、核心程序

三、仿真结论

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一、理论基础

        基于EM-GMM（Expectation-Maximization Gaussian Mixture Model）模型的人员异常行为检测是一种用于检测视频监控中异常行为的方法。以下是该方法包括：

1. EM-GMM模型： EM-GMM模型是基于高斯混合模型（GMM）的一种统计模型。GMM将观测数据看作是由多个高斯分布组成的混合，每个高斯分布表示一种潜在的行为模式。通过使用EM算法，可以估计GMM中的参数，即每个高斯分布的均值、方差和权重。

2. 异常行为检测： 在人员异常行为检测中，我们假设正常情况下视频帧中的行为是服从GMM的分布的，如果某一帧的行为偏离了GMM的模型，就被认为是异常行为。

步骤：

1. 数据采集和预处理： 收集监控视频数据，并对视频帧进行预处理，如背景建模、目标提取等。

2. 特征提取： 从每个视频帧中提取特征，例如运动轨迹、速度、方