| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 基于流密度的多重交互集体行为识别算法 |
| 作者 | 吴云鹏 赵晨阳 时增林 叶阳东 |
| 作者单位 | (郑州大学信息工程学院 郑州 450052) |
| 发表年份 | 2017 |
| 发表月份 | 11期(2519-2532) |
| 文章摘要 | 摘 要 作为当前模式识别领域的研究热点之一，识别视频场景中的集体行为有着重要的科研意义和应用价值.已有的识别方法都忽略了对集体行为中多重交互关系的描述和分析，使得复杂视频场景中的集体行为识别仍存在局限性.该文提出了一种基于流密度的多重交互集体行为识别算法FDA，能够识别集体行为的局部和全局模式.为了准确地衡量个体间的行为一致性程度，受流体力学启发定义了流密度，并通过基于流密度的聚类算法识别局部子群组；为了精确描述集体行为客观存在中的多重交互关系，提出了多重邻接关系模型.该模型能够分析子群组间的全局一致性，进而通过合并具有较高一致性的子群组得到全局集体行为模式.在多个真实视频数据集上的实验结果表明，FDA算法相比于已有方法具有更高的识别精度. 关键词 集体行为；多重交互；流密度；密度峰值 中图法分类号 TP18 DOI号 10.11897/SP.J.1016.2017.02519 |