基于支持向量机的针对ATM机的异常行为识别

摘要

针对广泛存在的ATM机中安装假门禁、闲逛等行为,提出一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的针对ATM机的异常行为检测方法.首先对所获取全景视频图像进行透视展开,用基于高低更新率的自适应混合高斯算法提取出前景人体对象;其次对前景人体对象用块匹配跟踪算法进行跟踪并提取出运动轨迹,接着按照一定的语义规则对运动轨迹进行预处理得到有效跟踪轨迹;最后用SVM算法对有效跟踪轨迹信息进行异常行为识别.实验表明:该方法具有较好的鲁棒性,能有效的识别出多种针对ATM机的金融犯罪行为.