老年人异常行为检测方法研究

温佳昆

沈阳理工大学 辽宁 沈阳 110000

引言

近年来，随着人民生活水平的提高以及国内经济的增长，我国独居老年人日益增多。独居家庭将成为我国老年家庭的主要形式[1]。因此，对老年人的异常行为进行监测，使老年人在遇到危险时能够得到救助，具有重要的研究意义与应用价值。

1 异常行为检测

1.1 实验数据样本的选择

本文截取了3000个老年人日常行为的图片作为数据样本，其中训练集有2000个，包括了1000个异常行为样本和1000个正常行为样本。1000个样本为测试集，用来检验训练后的网络模型。

1.2 评价标准

本段提出对异常行为的评价标准来评价实验检测结果。我们比较卷积神经网络模型训练后得到的结果与样本标签结果，用A表示人体的异常行为，用B表示人体的正常行为，用假负性(FB)表示将异常行为误判为正常行为，用假正性(FA)表示将正常行为误判为异常行为，真负性(TB)表示将实际没有异常行为的样本判定为没有异常行为，真正性(TA)表示将异常行为的样本判断为异常行为。由此将漏警率、错误率以及准确率分别表示为：

1.3 卷积核的选取

卷积核（又称滤波器）的选择与图像特征的提取有关。在网络层数为6层的条件下，分别训练卷积核大小为 3×3、5×5、7×7、9×9、11×11的卷积神经网络，并通过分析采用不同卷积核大小时的漏警率、错误率来选择卷积核最佳的大小。经过实验发现，当卷积核大小为3×3时，漏警率为12.361%；当卷积核大小为5×5时，漏警率为2.743%，误检率只有5.7412%，达到了最低的情况，说明此时的检测效果最为理想。……