摘要

各级主管部门以及应急与救援服务机构日益关注智能辅助系统在保障公共安全方面的作用，其中尤其关注利用视频监控系统对行人行为进行分析。为回应公众对个人隐私权益的关切，亟需采用数据隐私友好型方法，尽可能减少信息采集量。本文研究了现有基于人体姿态信息、仅依靠姿态数据识别异常或显著行为的方法，聚焦于真实世界监控应用中的实际需求。具体而言，我们选取了两种当前最先进的方法，并在两个公开数据集及一个内部数据集上进行评估，以全面检验这些方法在目标任务中的性能表现。此外，本文提出了一种自主设计的方法，其性能可与前述方法相媲美。最后，我们进一步对上述方法引入记忆机制，用于建模正常行为模式，实验结果表明，该改进使平均识别准确率提升了4.3%。