我们提出一种基于运动模式的异常行为检测方法。我们提取时空描述符并建立稀疏主题模型,以获取视频的典型运动模式。通过分析重构精度和运动模式组成,我们可以检测视频中的异常行为。
基于运动模式的异常行为识别
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代码结构:
数据加载与预处理
CNN模型构建
模型训练
精度评估指标计算 (例如: 准确率、精确率、召回率等)
结果可视化 (例如: 混淆矩阵、ROC曲线等)
使用方法:
将代码文件下载至本地MATLAB工作路径。
修改代码中数据加载路径及相关参数。
运行代码。
注意:
代码需要安装MATLAB深度学习工具箱。
可以根据实际需求修改网络结构和参数。
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VT:δ(q0, a) = (q0, λ ),δ(q0, b,b) = (q0, λ ),δ(q0, c) = (q0, λ ),δ(q0, d) = (q0, λ )
以 x=caadbb 为例,根据规则Ⅰ和Ⅱ合成新规则进行推导:
(q0, S ) →无(先输入空格λ),由此得到
(q0, S) (q0, CA) (q0,aAb) (q0,aAbb) (q0,dbb) (q0,b ) (q0, λ)
完成推导。
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