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在實(shí)際工程中多數(shù)監(jiān)控?cái)z像頭是固定的，為了使計(jì)算能力有限的智能攝像頭實(shí)時(shí)地進(jìn)行人體行為識(shí)別，提出一種將無(wú)迭代雙邊二維主成分分析方法（ NIB2DPCA）與高斯混合模型（GMM）相結(jié)合的行為識(shí)別方法。提取視頻幀序列中運(yùn)動(dòng)前景的稠密光流，繪制運(yùn)動(dòng)矢量時(shí)空（ MVFI）模板，利用NIB2DPCA對(duì)MVFI模板作特征抽取，通過(guò)GMM對(duì)特征數(shù)據(jù)建模從而實(shí)現(xiàn)行為分類。測(cè)試結(jié)果表明，與軌跡云比較法相比，該方法對(duì)視頻中的行為信息進(jìn)行了有效地壓縮，使得計(jì)算耗時(shí)縮短了90%以上，同時(shí)保持了較高的識(shí)別率。
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