异常行为识别

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。

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针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

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Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究，我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。

智能终端行为识别系统已广泛应用于个人健康管理、医疗以及体感娱乐等领域。该系统通过摄像头或传感器采集用户行为数据，以实现人机交互。研究不仅局限于学术理论，相关企业如“咕咚”和“微信晒步数”等应用软件也证明了其应用价值。从基于摄像头到智能手机传感器，技术进步推动了行为识别系统的发展。深入研究了基于Android智能手机的行为识别系统，并设计实现了原型系统。

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

在本项目中，我们通过Matlab实现了人体行为姿态检测与识别，其中包含视频分析、行为测试、预警机制以及打架斗殴的识别。整个系统采用GUI界面，使得用户可以方便地进行实时行为监测与数据分析。 视频分析：通过Matlab对视频中的人物进行姿态识别，提取关键骨骼点，准确分析人体动作。 行为测试与预警：系统能够自动识别特定行为并在发生异常时发出预警通知，尤其是对于打架斗殴行为，能够有效预测并提醒监控人员。 GUI界面：系统提供友好的图形界面，用户可以直接上传视频，选择测试行为并查看分析结果。 该系统的开发不仅提供了行为分析的高效工具，还能在紧急情况下提供及时的预警，提升安全监控效率。

传感器数据分析中的行为模式识别是信息技术领域的一项重要研究，主要关注如何利用传感器收集的数据来理解和解析人类行为。随着传感器技术的进步和成本的降低，该技术在医疗辅助、环境监测和安全监控等领域得到了广泛应用。行为模式的核心在于通过传感器收集的数据构建用户的行为模型，涵盖网络传感器如无线传感器网络和非网络传感器如GPS和WiFi等多种类型。不同类型的传感器能够捕捉用户位置、预测行为并记录互动情况，例如GPS传感器用于定位和行为预测，RFID传感器追踪用户物品互动，加速计传感器检测用户运动。此外，红外线和温湿度传感器提供环境详细信息。数据分析方面，传感器数据的多样性需要数据挖掘技术以转化为有价值的行为模式信息。行为模式识别获取位置信息和具体动作，以理解用户的日常活动、习惯和兴趣，促进个性化服务的发展。

该资源提供家用电器用户行为分析与事件识别的Python源码，可用于研究用户与家用电器交互模式，以及识别关键事件。