本文關(guān)鍵詞：基于鄰域特性的集群行為分析方法研究

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【摘要】：群體，指在共同目標(biāo)的基礎(chǔ)上，由多個個體形成的相互依存、相互作用的有機整體。集群，是個體的總和，可由多個群體組成。理解集群行為及其形成機制，是自然科學(xué)和社會科學(xué)的基本問題之一。生物學(xué)、物理學(xué)、心理學(xué)等多個學(xué)科均對集群行為進(jìn)行了大量的研究，形成了許多相互融合、可資借鑒的模型和方法。相較于傳統(tǒng)研究方法，計算機視覺和計算機模擬仿真不僅為我們提供了強大的觀測工具，而且能為很多關(guān)鍵的工程應(yīng)用提供公共設(shè)施優(yōu)化、視頻監(jiān)控、異常檢測等手段，同時節(jié)省人力資源成本，符合未來智能化的發(fā)展需求。 近年來，基于代理人基模型的集群行為分析方法得到廣泛應(yīng)用。代理人基模型根據(jù)先驗約定規(guī)則，將個體視為能自動感知環(huán)境并作出決策的“智能粒子”，符合集群的行為機制，并能引入社會心理學(xué)、博弈論、復(fù)雜系統(tǒng)等研究手段進(jìn)行擴(kuò)展。該模型主要有宏觀的群體動力方法和微觀的相互作用方法。群體動力方法側(cè)重于集群全局特性，如量化集群的群體性程度、集群行為模式分類；相互作用方法典型代表是社會力模型，通過引入社會心理學(xué)研究成果，模擬群體中的個體受力情況。然而，在過去的研究工作中，這兩種方法并沒有很好地結(jié)合，以從宏觀和微觀兩個層面共同對集群行為進(jìn)行分析。 在計算機視覺領(lǐng)域，尚未有工作對集群運動的局部有序性進(jìn)行定義。本文在代理人基模型分析方法基礎(chǔ)上，針對集群運動的鄰域特性，對個體跟隨其周圍群體運動的有序程度進(jìn)行量化，提出了集群運動的局部有序性測度。不同于過去方法，僅利用集群的社會力場大小分布進(jìn)行視頻不穩(wěn)定度分析和異常行為檢測，本文結(jié)合社會力場的方向分布信息，提出社會力相關(guān)性傳播算法，從而簡潔有效地對本文所提出的集群運動局部有序性測度進(jìn)行計算。并且本文通過對社會力相關(guān)性傳播算法的擴(kuò)展，引入了一般矢量場帶鄰域路徑衰減的矢量場相關(guān)算法。 進(jìn)而，本文結(jié)合了代理人基模型的兩種分析方法，在宏觀和微觀兩個尺度下分析集群行為。在宏觀層面，本文基于集群個體沿鄰域路徑傳播的運動速度相關(guān)性對集群中的不同群體進(jìn)行動態(tài)聚類，從而得到集群中具有不同運動模式的多個群體；在微觀層面，我們利用自驅(qū)動粒子仿真實驗?zāi)M集群行為，分析了具有三類典型運動模式(自由游走、行進(jìn)、繞中心點旋轉(zhuǎn))的集群，其全局群體性程度、速度場、社會力場、集群局部有序性測度的分布特點。 集群行為視頻主要在大型公共場所拍攝，受光照變化、雨霧、攝像頭質(zhì)量、拍攝視角等因素影響，視頻效果往往較差，至今沒有大規(guī)模的用于集群行為分析的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫。故本文大量應(yīng)用自驅(qū)動粒子仿真實驗?zāi)M集群行為，以去除干擾因素，發(fā)掘和利用集群行為自身的固有屬性和規(guī)律，為算法設(shè)計提供參考和進(jìn)行驗證。本文在香港中文大學(xué)整理的集群行為分析數(shù)據(jù)庫中實施了大量實驗，該視頻數(shù)據(jù)庫包括上海世博會展館入口、交通十字路口、火車站大廳等典型集群場景視頻。實驗表明，1、本文提出的集群局部有序性測度能夠很好地量化個體跟隨鄰域群體的有序運動程度，，從而可為視頻異常檢測提供參考；2、本文采用的速度相關(guān)性動態(tài)聚類算法能有效檢測出集群中具有不同運動模式的群體；3、通過結(jié)合代理人基模型中的兩種分析方法，本文從宏觀和微觀兩個層面共同對集群行為進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】：集群行為分析 集群運動鄰域特性 局部有序性測度 代理人基模型 協(xié)同鄰域不變性 社會力模型 社會力相關(guān)性傳播算法 集群動態(tài)聚類算法
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C912.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 表格索引11-12
• 插圖索引12-14
• 主要符號對照表14-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 集群行為分析研究背景和意義15-16
• 1.2 主要研究內(nèi)容和相關(guān)工作16-18
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新成果18-21
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容18-20
• 1.3.2 創(chuàng)新成果20-21
• 第二章 計算機視覺中的集群行為分析方法綜述21-32
• 2.1 集群行為分析方法分類21-22
• 2.2 代理人基模型22-31
• 2.2.1 代理人基模型在計算機仿真領(lǐng)域的應(yīng)用22-23
• 2.2.2 代理人基模型在計算機視覺中的應(yīng)用23-31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 第三章 集群運動局部有序性測度32-56
• 3.1 基于速度場分布的社會力模型32-35
• 3.2 集群運動局部有序性測度的物理意義35-38
• 3.3 集群運動局部有序性測度的計算38-44
• 3.3.1 鄰域范圍內(nèi)社會力場相關(guān)性38-39
• 3.3.2 社會力相關(guān)性傳播算法39-42
• 3.3.3 算法總結(jié)42
• 3.3.4 算法證明與擴(kuò)展42-44
• 3.4 實驗結(jié)果和分析44-54
• 3.4.1 自驅(qū)動粒子仿真實驗45-48
• 3.4.2 集群場景視頻實驗48-54
• 3.5 本章小結(jié)54-56
• 第四章 集群群體分類和運動模式分析56-70
• 4.1 集群中不同群體的動態(tài)聚類56-65
• 4.1.1 集群協(xié)同運動鄰域不變性56-58
• 4.1.2 集群速度場相關(guān)性傳播算法58-59
• 4.1.3 基于速度場相關(guān)性的動態(tài)聚類算法59-61
• 4.1.4 實驗結(jié)果和分析61-65
• 4.2 群體運動模式分析65-68
• 4.3 本章小結(jié)68-70
• 第五章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 全文工作總結(jié)70-71
• 5.2 未來工作展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-79
• 致謝79-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80

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本文編號：880360