本文選題：集體行為 + 多重交互��； 參考：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：作為當(dāng)前模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,識(shí)別視頻場(chǎng)景中的集體行為有著重要的科研意義和應(yīng)用價(jià)值.已有的識(shí)別方法都忽略了對(duì)集體行為中多重交互關(guān)系的描述和分析,使得復(fù)雜視頻場(chǎng)景中的集體行為識(shí)別仍存在局限性.該文提出了一種基于流密度的多重交互集體行為識(shí)別算法FDA,能夠識(shí)別集體行為的局部和全局模式.為了準(zhǔn)確地衡量個(gè)體間的行為一致性程度,受流體力學(xué)啟發(fā)定義了流密度,并通過基于流密度的聚類算法識(shí)別局部子群組;為了精確描述集體行為客觀存在中的多重交互關(guān)系,提出了多重鄰接關(guān)系模型.該模型能夠分析子群組間的全局一致性,進(jìn)而通過合并具有較高一致性的子群組得到全局集體行為模式.在多個(gè)真實(shí)視頻數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,FDA算法相比于已有方法具有更高的識(shí)別精度.
[Abstract]:As one of the research hotspots in the field of pattern recognition, the recognition of collective behavior in video scene has important scientific significance and application value. The existing recognition methods ignore the description and analysis of multiple interactions in collective behavior, which makes collective behavior recognition in complex video scenes still limited. In this paper, a multi-layer interactive collective behavior recognition algorithm based on flow density, FDA-based, is proposed, which can recognize the local and global patterns of collective behavior. In order to accurately measure the degree of behavior consistency among individuals, the flow density is defined by fluid mechanics, and local subgroups are identified by clustering algorithm based on flow density, and in order to accurately describe the multiple interactions in the objective existence of collective behavior. A multiplex adjacency model is proposed. The model can analyze the global consistency among subgroups, and then obtain the global collective behavior pattern by merging subgroups with high consistency. The experimental results on many real video data sets show that the FDA-based algorithm has higher recognition accuracy than the existing methods.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170223,61502434,61672469,61772475) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(172102210011)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1785108