34、行为视觉分析：模型、预测与异常检测

于 2025-11-18 08:02:37 发布
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分类专栏： 从像素到行为的智能解析 文章标签： 行为视觉分析 时间顺序LDA模型 动态贝叶斯网络
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行为视觉分析：模型、预测与异常检测

1. 全局行为建模与分析

在多摄像头环境下，对分布式全局行为进行建模至关重要。主要有三种不同的模型用于此目的，它们都旨在发现和量化非重叠多摄像头视图内及跨视图的局部活动之间具有未知时间延迟的相关性。

模型名称 特点 优势 局限性
动态贝叶斯网络（DBN） 明确建模行为动态，对时间异常敏感 能捕捉行为动态变化 对噪声敏感，可处理性和可扩展性差，更适合行为的时间分割而非异常检测
时间延迟概率图模型 本质是静态贝叶斯图，不同节点代表不同视图分解区域的活动，有向图链接编码区域时间延迟依赖关系 具有较好的可处理性和可扩展性 对时间异常的敏感性降低
时间顺序LDA模型 基于对概率主题模型（PTM）的修改，能捕捉标准PTM忽略的时间顺序信息 平衡异常检测的敏感性和抗噪声能力 -
2. 在线预测与异常检测
2.1 预测

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