摘要
本发明公开了一种基于多特征融合的行为检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：采用HOG、SVM与MTCNN技术进行人脸检测与定位，结合ICP算法进行图像对齐；采用FaceNet从人脸图像中提取高维特征，采用LSTM网络分析表情随时间序列的变化；采用Mediapipe与PnP技术进行头部姿态估计，采用OpenPose模型基于深度信息对手部骨骼点进行定位；将得到的特征向量进行融合，整合为统一高维表示；基于Dropout层的全连接层对融合特征进行高层次抽象学习；本发明能够全面洞察用户状态，有效区分正常与异常行为，动态调节监测敏感度以应对复杂场景，确保高效安全的服务体验。
