一种基于RGB-D数据建立超平面的异常行为识别方法

摘要

本发明提出了一种基于RGB‑D数据建立超平面的异常行为识别方法。该方法为：首先利用RGB‑D摄像头获取训练集，形成带有深度、时间帧的骨骼图；其次对数据进行特征分析，筛除冗余数据，将数据分类并打上标签；然后使用oneclass算法对已分类的数据进行训练，得到训练边界；最后计算测试样本的边界，与训练边界进行对比，得出判决函数，判断测试样本是否为异常行为。本发明结合RGB‑D处理技术，得到人体的骨骼框架，同时利用机器学习中的特征选取方法，可以更好地处理得到的数据，具有方法简单、处理速度快、计算精度高、实用性强的优点。