行为异常的多模态检测机制与算法研究

行为异常检测是一个新的计算机应用研究领域，蕴藏着巨大的潜在应用价值。为了提高行为异常检测的准确性和鲁棒性，提出行为异常的多模态检测机制。拟通过对动态视觉特征、静态视觉特征与语音情感特征的行为异常表征建立概率统计模型，再研究反映三种模态行为异常特征之间弱同步松耦合特质的多元动态分层Bayesian网络，从而构造行为异常的多模态检测模型，最终实现多模态异常检测算法，并对算法的性能进行分析与评价。.本项目可以为医疗卫生、公共安全等的行为异常监控以及虚拟现实的行为异常模拟提供理论成果、算法基础和实现技术，具有重要的研究意义和应用价值。