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1、基于組群層次的人群行為分析是近年來(lái)一種新而有效的研究方法,在視頻監(jiān)控和人群理解等領(lǐng)域有很多重要的應(yīng)用。然而,組群作為人群的基本組成單位,對(duì)人群有很大的影響,對(duì)組群的深入研究具有很大的意義。本文的工作重點(diǎn)在于給出一種高密度場(chǎng)景下人群中組群的識(shí)別方法,對(duì)組群的一些通用特征進(jìn)行研究并給出定量描述,最后分析組群中的重要人物,構(gòu)建組群的三層結(jié)構(gòu)模型。
論文前半部分提出了一種無(wú)需人工參與即能快速自動(dòng)進(jìn)行組群識(shí)別的方法。首先,使用自動(dòng)而快速
2、的密度聚類算法(Automatic and fast density clustering,AFDC)尋找組群的核心,然后通過(guò)組群成員的相關(guān)鄰居不變性(Coherent neighbor invariance,CNI)進(jìn)行融合。相較于傳統(tǒng)方法,該方法既考慮了組群在單幀下的空間和運(yùn)動(dòng)方向特征,又考慮了多幀下時(shí)空上的不變特征,因此具有高度的魯棒性和廣泛的適用性?;跀?shù)百個(gè)公共場(chǎng)景下視頻片斷的實(shí)驗(yàn)效果表明,對(duì)于形狀和密度不斷變化的組群,這種組
3、群識(shí)別方法的效果也很好。由于避免了大量的迭代計(jì)算,在保證我們的組群識(shí)別方法取得優(yōu)良的識(shí)別效果的基礎(chǔ)上,算法的性能也得到了很大的改善。對(duì)組群的統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示組群數(shù)量呈現(xiàn)一種冪律分布(Power-law distribution),這對(duì)人群仿真建模,場(chǎng)景理解等領(lǐng)域有著重要的意義。
組群中個(gè)體的相對(duì)重要性研究也引發(fā)了廣泛的關(guān)注。論文接下來(lái)的工作中采用了45維的向量表示個(gè)體特征,并采用支持向量回歸算法(Support vector
4、regression,SVR),建立了組群成員重要性預(yù)測(cè)模型,判定組群成員中的重要人員。由重要成員,核心成員,相關(guān)人員三層結(jié)構(gòu)的人員就構(gòu)成了組群的三層結(jié)構(gòu)模型。
論文最后將組群視作無(wú)向圖,用頂點(diǎn)表示人群中的個(gè)體,用邊表示兩兩個(gè)體之間的距離權(quán)重。對(duì)組群軌跡使用馬爾科夫鏈進(jìn)行建模,求取組群先驗(yàn)(Prior),然后以此為基礎(chǔ)綜合分析組群的地理位置結(jié)構(gòu),組群的內(nèi)部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),聚集程度以及組群間的相互作用等信息,并給出聚集度,穩(wěn)定度,均勻
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