光学影像序列中基于多视角聚类的群组行为分析

作     者：李学龙 陈穆林 王琦 Xuelong LI;Mulin CHEN;Qi WANG

作者机构：中国科学院西安光学精密机械研究所西安710119 西北工业大学计算机学院与光学影像分析与学习中心西安710072 西北工业大学无人系统研究院西安710072 

出 版 物：《中国科学：信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2018年第48卷第9期

页      面：1227-1241页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主　　题：人群分析 群组行为分析 聚类算法 图聚类 多视角聚类 

摘      要：群组行为分析是光学影像序列分析中的一项重要课题,在近年来引起了人工智能领域研究人员的广泛关注.与行人个体相比,群组能提供更高层的语义表示,为分析人群运动模式提供基础.本文将人群影像序列中的影像块作为研究对象,提出了一种基于多视角聚类的群组行为分析方法,对运动模式不同的群组进行区分,主要研究内容有:(1)提出了基于特征点的影像块构图方法,从交互关系、空间位置、运动方向分布,以及运动规律等方面衡量影像块之间的关系;(2)提出了一种多视角聚类方法,通过融合多种特征对每个影像块分配类标签,并引入图多样性正则项以避免特征冗余;(3)提出了一种类合并方法,根据类内特征点的运动方向和类中心位置坐标,对关联度较高的类别进行合并,自动确定最终群组数目.CUHK人群数据集上的实验结果证明了该方法能够准确划分出影像数据中的群组.另外,与现有方法相比,本文提出的多视角聚类方法也在不同数据集上取得了较好的实验结果.