基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法

摘要

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法.该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3 D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3 D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类.实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值.