《表1 人群行为异常检测对比实验》

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《基于视频场景多因素的人群运动状态分析》

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综上可知，通过联合光流场和社会力场能够更加显著地对人群运动状态进行表达，为验证这一点，将该矢量场进行直方图统计量化构建特征向量（其中方向按照步长45分为8个分量；幅值按照步长0.1分为10个分量），将行走行为标定为正常行为，其余行为则标定为异常行为，制定相同的训练集和测试集，采用SVM分类器实现视频场景异常行为检测对比实验，分类性能见表1。