基于C3D-HOG-GRNN模型的人员异常行为识别算法的MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要

本文介绍了一种结合三维卷积神经网络（C3D），方向梯度直方图（HOG），以及广义回归神经网络（GRNN）的人员异常行为识别方法，并通过MATLAB进行了仿真实现。该方法利用C3D提取视频数据的时空特征，HOG提取人体的形状特征，GRNN进行行为模式的学习和识别。仿真结果验证了该方法在监控视频中准确识别异常行为的有效性。

关键词：C3D，HOG，GRNN，人员异常行为识别，MATLAB仿真

1. 引言

在安全监控系统中，准确及时地识别异常行为是非常重要的。传统的监控系统依赖人工监视，容易受到疲劳和注意力分散的影响。本文提出的方法自动从视频中识别异常行为，提高了监控效率和响应速度。

2. 方法论

2.1 数据预处理

• 从监控视频中截取连续帧，形成训练数据集。
• 对视频帧进行必要的预处理，如尺寸调整和归一化。

2.2 特征提取

• C3D特征提取：使用C3D网络提取视频片段的时空特征。
• HOG特征提取：从每帧中提取HOG特征，获取人体的形状和姿态信息。

2.3 行为识别

• 将提取的C3D和HOG特征融合，形成最终的特征向量。
• 使用广义回归神经网络（GRNN）对融合后的特征进行学习和分类，识别正常或异常行为。

3. MATLAB仿真实现

以下是实现人员异常行为识别的MATLAB代码概述：

function AbnormalBehaviorRecognition()
    % 加载和预处理视频数据
    videoData = loadVideoData('surveillance_video.mp4');
    preprocessedData = preprocessVideo(videoData);

    % 特征提取
    c3dFeatures = extractC3DFeatures(preprocessedData);
    hogFeatures = extractHOGFeatures(preprocessedData);

    % 特征融合
    combinedFeatures = combineFeatures(c3dFeatures, hogFeatures);

    % 使用GRNN进行行为识别
    model = trainGRNNModel(combinedFeatures);
    results = classifyBehavior(model, combinedFeatures);

    % 显示识别结果
    displayResults(results);
end

function videoData = loadVideoData(fileName)
    % 加载视频数据，返回视频帧
end

function preprocessedData = preprocessVideo(videoData)
    % 对视频帧进行预处理
end

function c3dFeatures = extractC3DFeatures(videoData)
    % 提取C3D特征
end

function hogFeatures = extractHOGFeatures(videoData)
    % 提取HOG特征
end

function combinedFeatures = combineFeatures(c3dFeatures, hogFeatures)
    % 融合C3D和HOG特征
end

function model = trainGRNNModel(features)
    % 训练GRNN模型
end

function results = classifyBehavior(model, features)
    % 使用GRNN模型分类行为
end

function displayResults(results)
    % 显示识别结果
end

4. 实验与结果

通过MATLAB仿真，本方法能够有效地从视频中识别异常行为。利用C3D和HOG的特征融合以及GRNN的分类能力，模型展示了良好的性能和高准确率。

5. 结论

本文提出的基于C3D-HOG-GRNN的人员异常行为识别方法在MATLAB仿真中验证了其有效性。该方法适用于提高公共安全领域的自动监控能力。未来的研究可以进一步优化特征提取和分类算法，以处理更复杂的行为模式和场景。