30、基于神经网络算法的静态图像中人类异常行为识别研究

基于神经网络算法的静态图像中人类异常行为识别研究

1. 静态图像中人类异常行为识别算法优化

静态物体检测是从视频图像序列的背景中提取变化区域，这是监控视频分析的基础和关键部分，因为静态物体分割的质量直接影响后续处理。在图像识别过程中，图像背景会受到外部环境干扰，使得静态目标提取变得困难。

为了更好地适应各种环境变化的静态目标检测算法，采用了帧间差分法、光流法和背景减法进行去噪。通过将变化区域从背景图像中分离出来，可以正确分割静态目标区域和背景区域。人类运动特征的多路径识别主要涉及图像特征分析、处理、特征提取和模式识别，其一般识别过程如下：

graph LR
    A[图像分析] --> B[图像预处理]
    B --> C[人类运动特征检测]
    C --> D[运动特征提取]
    D --> E[运动识别]
    B --> F[图像滤波]
    B --> G[背景建模分析]
    C --> H[深度信息提取方法]
    D --> I[模板匹配]
    D --> J[形态学处理]

在进行运动特征检测之前，需要对获取的图像信息进行预处理，以过滤噪声并为后续识别提供准确数据。人类运动特征检测步骤用于从复杂的人类运动区域中提取相关特征点。在遮挡条件下，通过形态学处理可以获得清晰的人类图像。为了判断当前运动属于哪种类型，选择合适的人体表示方法，并从人体序列中提取有用的运动信息。

在异常行为识别过程中，引入加权系数以有效分割背景和静态目标。使用混沌粒子群优化来提高图像处理的迭代速度。