刘春玉 朱美玲 祝明慧

摘  要：老年人异常行为的检测，是帮助老年人健康生活、安全生活的有效工具。然而，由于人类行为的不确定性，是否存在异常现象根据环境的不同而改变等一系列因素，为老年人异常行为检测提出重要挑战。本文针对异常行为检测的种类、方式方法，提出一种基于深度学习的老人异常行为检测系统优化策略，以期为相关领域的发展提供有利参考。

关键词：深度学习  老人  异常行为

1  异常行为检测概述

1.1 异常行为概述

异常行为并没有一个严格意义上的定义，其异常属性取决于应用的场景，同时也会受到检测人员主观思维的影响，继而造成相同行为在差异性的场景下具有着不同的定义。例如，一个人如果在卧室的床上进行跳高，显然是一种异常行为，但是如果将这个人所处场景换成体育活动中心，那么他的行为将被转化为正常行为;再如，在火灾发生现场，人群的奔跑、逃离现象显然属于一种异常行为，那么将这些人的场景换成户外体育场，那么他们的行为同样会被转化为正常行为。由此可见，根据特定动作对异常行为作为具体定义显然是错误的、然而，充分结合异常行为的低频率属性和可疑性属性，综合实际被检测人员现场场景，那么我们便能够对异常行为做出具体定义。因为异常行为存在大量的不可确定因素，所以相同算法在不同场景中互相运用是不切实际的方案，为将此类不确定因素降至最低，那么就需要针对每一种问题进行具体化、针对性的分析，对应用场景进行合理确定，一场景为出发点判断分析是否存在异常行为，或者异常行为的程度和种类。……