基于隐马尔可夫模型的ATM机用户异常行为识别

被引：2

作者：

李战明

宋丙菊

机构：

[1] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院

来源：

兰州理工大学学报 | 2012年 / 38卷 / 05期

关键词：

异常行为识别; ATM; HMM; Hu变换; Baum-Welch算法;

D O I：

10.13295/j.cnki.jlut.2012.05.019

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法.对ATM机前用户存(取)款行为的视频序列用Hu变换提取运动目标的行为特征,采用Baum-Welch算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为.用Matlab对ATM机用户运动行为的模拟视频进行实验仿真,结果表明:该方法对ATM机前的用户行为具有较高的识别率.

引用

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页数：6

共 6 条

[1] 基于支持向量机的针对ATM机的异常行为识别 [J].