文献记录(part79)--光学影像序列中基于多视角聚类的群组行为分析
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文献记录(part79)--光学影像序列中基于多视角聚类的群组行为分析
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光學影像序列中基于多視角聚類的群組行為分析
摘要
群組行為分析是光學影像序列分析中的一項重要課題, 在近年來引起了人工智能領域研究人員的廣泛關注. 與行人個體相比, 群組能提供更高層的語義表示, 為分析人群運動模式提供基礎.
本文將人群影像序列中的影像塊作為研究對象, 提出了一種基于多視角聚類的群組行為分析方法, 對運動模式不同的群組進行區分, 主要研究內容有:
- 提出了基于特征點的影像塊構圖方法, 從交互關系、空間位置、運動方向分布, 以及運動規律等方面衡量影像塊之間的關系;
- 提出了一種多視角聚類方法, 通過融合多種特征對每個影像塊分配類標簽, 并引入圖多樣性正則項以避免特征冗余;
- 提出了一種類合并方法, 根據類內特征點的運動方向和類中心位置坐標, 對關聯度較高的類別進行合并, 自動確定最終群組數目.
CUHK 人群數據集上的實驗結果證明了該方法能夠準確劃分出影像數據中的群組. 另外, 與現有方法相比, 本文提出的多視角聚類方法也在不同數據集上取得了較好的實驗結果。
引言
近幾十年來人口快速增長, 人群聚集活動日益頻繁, 隨之而來的安全問題給公共場所管理帶來了嚴峻挑戰, 使得公眾對智能視頻監控的需求更加迫切. 光學影像序列分析利用成像系統, 結合計算機視覺技術對影像數據進行解析, 成為當前的研究熱點. 群組行為分析是光學影像序列分析領域的重要課題. 在擁擠場景中, 人群普遍以群組形式進行運動. 對影像數據中的群組進行分析, 可以獲取人群運動的高層語義信息. 因此, 群組行為分析成為一項研究重點, 并具有廣泛的實際應用價值, 在行人跟蹤 [1]、人群計數 [2]、場景語義分割 [3]
總結
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