计算机系统中基于先验知识聚类的人体行为建模识别方法

摘要

本发明涉及一种计算机系统中基于先验知识聚类的人体行为建模识别方法，其中包括人体行为建模处理和人体行为识别处理。采用了该种计算机系统中基于先验知识聚类的人体行为建模识别方法，构建的建模系统具有自学习能力，可以随着观测样本的分类来持续完善分类器；在人体行为建模子过程得到的聚簇分布中，若存在离群点，将其作为异常行为模型，在设计系统时，可以根据需要给出预警，有着巨大的现实意义，从而考虑了先验知识对人体行为识别结果的重要影响，并采用改进的聚类方法对人体行为进行建模和识别，可以为异常行为的识别奠定基础，方法简单高效，可以准确识别不同的行为模式，且具有较好的扩展性，工作性能稳定可靠、适用范围较为广泛。