基于因果网络分析的小规模人群行为识别
人群行为识别是计算机视觉领域的重要研究课题,针对小规模松散人群兼具微观层面与宏观层面行为特征这一特点,提出了一种基于因果网络分析的小规模人群行为识别方法.先将各行人目标看成网络的节点,利用协方差跟踪获得目标的运动轨迹,并利用Granger因果关系检验来评估目标之间的相互作用,并用此因果关系来构建成对因果网络和成组因果网络,计算复杂网络的平均路径长度,介数,聚类系数等参数特性,以表达和识别聚集、聊天、分离、徘徊、相遇及同行等6种人群行为,实验结果表明,提出的算法能够有效的表达和识别人群行为.
机器视觉、人群行为识别、协方差跟踪、Granger因果、复杂网络
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O432(光学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金;中国博士后科学基金;河北省自然科学基金;中国留学基金
2015-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
177-183
