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在實(shí)際工程中多數(shù)監(jiān)控?cái)z像頭是固定的，為了使計(jì)算能力有限的智能攝像頭實(shí)時地進(jìn)行人體行為識別，提出一種將無迭代雙邊二維主成分分析方法（ NIB2DPCA）與高斯混合模型（GMM）相結(jié)合的行為識別方法。提取視頻幀序列中運(yùn)動前景的稠密光流，繪制運(yùn)動矢量時空（ MVFI）模板，利用NIB2DPCA對MVFI模板作特征抽取，通過GMM對特征數(shù)據(jù)建模從而實(shí)現(xiàn)行為分類。測試結(jié)果表明，與軌跡云比較法相比，該方法對視頻中的行為信息進(jìn)行了有效地壓縮，使得計(jì)算耗時縮短了90%以上，同時保持了較高的識別率。
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