基于潜在主题的视频异常行为分析

提出了一种基于时空3D-sift特征和潜在主题分布的高效异常行为分析方法。该方法首先利用时间轴上的Gabor滤波器以及3D-sift特征描述子提取视频关键字。将视频信号看作文本,则关键字就是里面的单词,pLSA算法假设在单词与文本之间存在潜在的主题,根据视频中主题的分布进行异常行为分析,而不是直接采用单词分布。针对使用Gabor滤波器提取感兴趣点产生的一些冗余点进行排除,采用并行算法降低运算时间。