毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、 课题背景近年来，为了预防各种突发事件，公共场所安装的监控摄像头已经越来越多，这些监控摄像头的确为突发事件的预警或是暴力刑事案件的侦破提供了极大的帮助[1]，但其局限性也显而易见：无法及时地预警，以及较小的储存空间导致无法储存长时间跨度的视频资料，更加无法24小时的监视可疑情况[2-3]。
由此研究人员提出了一种新型的检测技术，用于通过视频监控检测行人的异常行为。
而行人的异常情况总体分为两种：一种是受到了暴力侵害，如打、砸、掐、拖拽等侵犯性行为[4]；另一种是自身突发紧急事件，如摔倒、碰撞、抽搐、偷窃等[5]。
通过视频监控检测行人的异常动作是近年来图像处理和计算机视觉的活跃研究领域。
但是，如何在行人正常行为活动中区分出异常行为呢，这也是本课题的难点之一。
目前的常用方法是：首先将整个视频分成片段和帧，然后建立检测框架，再将框架在每一个片段和帧中逐步检测[6]。
此外，许多研究人员也提出了不同的技术来提高检测过程的效率，准确性和性能。
二、 国内外的研究情况目前国内外在这个研究领域提出了如下几个研究分类：1. 使用机器学习技术进行行人异常识别使用不同的传统机器学习算法作为分类器，再进行例如自动战斗检测、多种异常行为检测、快速人脸检测等。
以多种异常行为检测为例，该方法涉及三个主要阶段：运动对象的检测，对象跟踪和对行为的认识以识别活动。
在预处理的第一阶段，检测到移动的物体，并完成了噪音消除。
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