基于改进谱聚类的人群移动行为检测

摘要：

针对场景密集人群移动过程中存在遮挡和倒影问题,提出一种新的谱聚类算法用于人群聚类.首先构造一种新的邻接矩阵作为谱聚类的输人参数,然后再构造一种新的拉普拉斯矩阵,通过选取拉普拉斯矩阵的四个最小特征值组成特征向量.采用K-means算法对特征向量进行聚类得到人群聚类指数,并将聚类指数映射至图像.通过在CCD、CMD、MPT国际公开数据集上进行实验,上述算法较其它其他人群聚类算法得到更高的聚类纯度(Purity)、FM(F-Measure)值、AUC值和更高的检测率,说明了本文提出的基于改进谱聚类算法的有效性.

关键词：行为检测、人群移动、谱聚类、拉普拉斯矩阵

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;贵州省教育厅自然科学研究项目;贵州省教育厅自然科学研究项目

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：450-454