文献综述
文 献 综 述1.面向公共安全的视频特定行为检测的研究背景人体动作识别（Human Action Recognition，HAR）的主要目标是让机器能够从图像 或视频中自动地识别人类的动作行为，其在视频监控、医疗保健、智能家居、智能驾驶 和人机交互等方面具有广泛的应用前景，已成为计算机视觉和模式识别研究领域中一个极其重要且十分热门的研究方向。
[1]近年来，为了维护社会稳定与国家安全，各地大力推进视频监控系统的建设[2] 。
在维护社会公共安全上面发挥着日益重要的作用。
对监控视频中的行为和事件进行检测和识别能够更好地发挥监控系统的作用。
然而,由于监控场所的复杂性和行为活动的多样性,监控视频中的行为检测技术面临着更加苛刻的场景需求和挑战性。
[3]因此，如何从海量监控视频中提取有用的信息并提高突发事件与异常行为的识别精度，在安防与社会安全领域具有广泛的经济与应用价值[4] 。
视频异常行为检测即在一段视频中出现异常时，能够及时对该事件进行分类并发现异常行为的起始帧[5] 。
为了有效区分出视频中的正常事件与异常事件，需要从 视频序列中提取出相关特征并对其进行分类。
在传统特征提取方法中，研究人员经常使用时间与空间特征对视频目标的运动模式进行建模，如方向梯度直方图特征、光流直方图特征、动态纹理特征和社会力模型等[6] 。
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