面向智能监控的行为识别

目的 为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率,提出了一种基于YOLO（you only look once：unified,real-time object detection）并结合LSTM（long short-term memory）和CNN（convolutional neural network）的人体行为识别算法LC-YOLO（LSTM and CNN based on YOLO）。方法 利用YOLO目标检测的实时性,首先对监控视频中的特定行为进行即时检测,获取目标大小、位置等信息后进行深度特征提取;然后,去除图像中无关区域的噪声数据;最后,结合LSTM建模处理时间序列,对监控视频中的行为动作序列做出最终的行为判别。结果 在公开行为识别数据集KTH和MSR中的实验表明,各行为平均识别率达到了96.6%,平均识别速度达到215 ms,本文方法在智能监控的行为识别上具有较好效果。结论 提出了一种行为识别算法,实验结果表明算法有效提高了行为识别的实时性和准确率,在实时性要求较高和场景复杂的智能监控中有较好的适应性和广泛的应用前景。     

基于中层时空特征的人体行为识别

目的 人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景.针对局部时空特征和全局时空特征在行为识别问题中的局限性,提出一种新颖、有效的人体行为中层时空特征.方法 该特征通过描述视频中时空兴趣点邻域内局部特征的结构化分布,增强时空兴趣点的行为鉴别能力,同时,避免对人体行为的全局描述,能够灵活地适应行为的类内变化.使用互信息度量中层时空特征与行为类别的相关性,将视频识别为与之具有最大互信息的行为类别.结果 实验结果表明,本文的中层时空特征在行为识别准确率上优于基于局部时空特征的方法和其他方法,在KTH数据集和日常生活行为(ADL)数据集上分别达到了96.3%和98.0%的识别准确率.结论 本文的中层时空特征通过利用局部特征的时空分布信息,显著增强了行为鉴别能力,能够有效地识别多种复杂人体行为.     

群体动力学的群组行为仿真

目的 许多群体动画算法侧重从宏观或微观角度模拟人群运动,而结合两种方法模拟群组动态的算法较少,为解决这个问题,提出一种基于群体动力学的群组行为仿真算法。方法 首先,采用连续模型构建动态势能场,为个体计算运动初始速度;然后,基于群体动力学模拟组内跟随和组间避让行为;在组内跟随行为中采用“Car-following”模型为个体计算跟随加速度;在组间避让行为中提出群组的凸包表示方法,并引入局部势能场;最后,结合动态势能场和局部势能场实现群组行为仿真。结果 在每个仿真循环中动态更新全局势能场信息,对比不同群体规模及网格精度的人群仿真效率。实验结果表明本文算法能用于模拟规模较大的多样性群组运动。在网格分辨率为80×80像素的场景中对5 000个个体的运动进行仿真,平均帧速率为35.7 ms（约28帧/s）,与传统的连续模型相比产生了更多的群组行为。采用快速行进法构建全局动态势能场,即使在粗糙网格中也能得到较为平滑的路径。结论 提出算法适用于多样性群组行为仿真,同时结合全局规划和局部控制,无需额外碰撞检测便能真实地模拟组内跟随和组间避让行为,仿真效果具有高效性和多样性。     

映射结合聚类的视频关键帧提取

目的 视频摘要技术在多媒体数据处理和计算机视觉中都扮演着重要的角色。基于聚类的摘要方法多结合图像全局或局部特征,对视频帧进行集群分类操作,再从各类中获取具有代表性的关键帧。然而这些方法多需要提前确定集群的数目,自适应的方法也不能高效的获取聚类的中心。为此,提出一种基于映射和聚类的图像密度值分析的关键帧选取方法。方法 首先利用各图像间存在的差异,提出将其映射至2维空间对应点的度量方法,再依据点对间的相对位置和邻域密度值进行集群的聚类,提出根据聚类的结果从视频中获取具有代表性的关键帧的提取方法。结果 分别使用提出的度量方法对Olivetti人脸库内图像和使用关键帧提取方法对Open Video库进行测试,本文关键帧提取方法的平均查准率达到66%、查全率达到74%,且F值较其他方法高出11%左右达到了69%。结论 本文提出的图像映射后聚类的方法可有效进行图像类别的识别,并可有效地获取视频中的关键帧,进而构成视频的摘要内容。     

动作切分和流形度量学习的视频动作识别

目的 为了提高视频中动作识别的准确度,提出基于动作切分和流形度量学习的视频动作识别算法。方法 首先利用基于人物肢体伸展程度分析的动作切分方法对视频中的动作进行切分,将动作识别的对象具体化;然后从动作片段中提取归一化之后的全局时域特征和空域特征、光流特征、帧内的局部旋度特征和散度特征,构造一种7×7的协方差矩阵描述子对提取出的多种特征进行融合;最后结合流形度量学习方法有监督式地寻找更优的距离度量算法提高动作的识别分类效果。结果 对Weizmann公共视频集的切分实验统计结果表明本文提出的视频切分方法具有很好的切分能力,能够作好动作识别前的预处理;在Weizmann公共视频数据集上进行了流形度量学习前后的识别效果对比,结果表明利用流形度量学习方法对动作识别效果提升2.8%;在Weizmann和KTH两个公共视频数据集上的平均识别率分别为95.6%和92.3%,与现有方法的比较表明,本文提出的动作识别方法有更好的识别效果。结论 多次实验结果表明本文算法在预处理过程中动作切分效果理想,描述动作所构造协方差矩阵对动作的表达有良好的多特征融合能力,而且光流信息和旋度、散度信息的加入使得人体各部位的运动方向信息具有了更多细节的描述,有效提高了协方差矩阵的描述能力,结合流形度量学习方法对动作识别的准确性有明显提高。     

线性动态系统反演模型在人体行为识别的应用

目的 人体行为识别在视频监控、环境辅助生活、人机交互和智能驾驶等领域展现出了极其广泛的应用前景。由于目标物体遮挡、视频背景阴影、光照变化、视角变化、多尺度变化、人的衣服和外观变化等问题,使得对视频的处理与分析变得非常困难。为此,本文利用时间序列正反演构造基于张量的线性动态模型,估计模型的参数作为动作序列描述符,构造更加完备的观测矩阵。方法 首先从深度图像提取人体关节点,建立张量形式的人体骨骼正反向序列。然后利用基于张量的线性动态系统和Tucker分解学习参数元组（A_F,A_I,C）,其中C表示人体骨架信息的空间信息,A_F和A_I分别描述正向和反向时间序列的动态性。通过参数元组构造观测矩阵,一个动作就可以表示为观测矩阵的子空间,对应着格拉斯曼流形上的一点。最后通过在格拉斯曼流形上进行字典学习和稀疏编码完成动作识别。结果 实验结果表明,在MSR-Action 3D数据集上,该算法比Eigenjoints算法高13.55%,比局部切从支持向量机（LTBSVM）算法高2.79%,比基于张量的线性动态系统（tLDS）算法高1%。在UT-Kinect数据集上,该算法的行为识别率比LTBSVM算法高5.8%,比tLDS算法高1.3%。结论 通过大量实验评估,验证了基于时间序列正反演构造出来的tLDS模型很好地解决了上述问题,提高了人体动作识别率。     

关键语义区域链提取的视频人体行为识别

目的 视频中的人体行为识别技术对智能安防、人机协作和助老助残等领域的智能化起着积极的促进作用,具有广泛的应用前景。但是,现有的识别方法在人体行为时空特征的有效利用方面仍存在问题,识别准确率仍有待提高。为此,本文提出一种在空间域使用深度学习网络提取人体行为关键语义信息并在时间域串联分析从而准确识别视频中人体行为的方法。方法 根据视频图像内容,剔除人体行为重复及冗余信息,提取最能表达人体行为变化的关键帧。设计并构造深度学习网络,对图像语义信息进行分析,提取表达重要语义信息的图像关键语义区域,有效描述人体行为的空间信息。使用孪生神经网络计算视频帧间关键语义区域的相关性,将语义信息相似的区域串联为关键语义区域链,将关键语义区域链的深度学习特征计算并融合为表达视频中人体行为的特征,训练分类器实现人体行为识别。结果 使用具有挑战性的人体行为识别数据集UCF （University of Central Florida）50对本文方法进行验证,得到的人体行为识别准确率为94.3%,与现有方法相比有显著提高。有效性验证实验表明,本文提出的视频中关键语义区域计算和帧间关键语义区域相关性计算方法能够有效提高人体行为识别的准确率。结论 实验结果表明,本文提出的人体行为识别方法能够有效利用视频中人体行为的时空信息,显著提高人体行为识别准确率。     

复杂场景下的交通视频显著性前景目标提取

目的 在城市交通检测中,智能视频的广泛应用使得人工智能技术及计算机视觉先进技术对视频中的前景目标检索、识别、特征提取、行为分析等成为视觉研究的热点,但由于复杂场景中动态背景具有不连续的特点,使得少部分的前景目标图像信息丢失,从而造成漏检、误判。方法 本文提出一种RPCA（鲁棒主成分分析）优化方法,为了快速筛选与追踪前景目标,以基于帧差欧氏距离方法设计显著性目标帧号快速提取算法,确定关键帧邻域内为检测范围,对经过稀疏低秩模型初筛选的前景目标图像进行前景目标种子并行识别和优化连接,去除前景目标图像中的动态背景,同时将MASK（掩膜）图像中的前景目标分为规则类和非规则类两种,对非规则类前景目标如行人、动物等出现的断层分离现象设计前景目标区域纵向种子生长算法,对规则类前景目标如汽车轮船等设计区域内前景目标种子横纵双向连接以消除空洞、缺失的影响。结果 本文前景目标提取在富有挑战性干扰因素的复杂场景下体现出较高的鲁棒性,在数据库4组经典视频和山西太长高速公路2组视频中,动态背景有水流流动、树叶摇曳、摄像头轻微抖动、光照阴影,并从应用效果、前景目标定位的准确性以及前景目标检测的完整性3个角度对实验结果进行了分析,本文显著性前景目标提取算法取得了90.1%的平均准确率,88.7%的平均召回率以及89.4%的平均F值,均优于其他同类算法。结论 本文以快速定位显著性前景目标为前提,提出对稀疏低秩模型初筛选的图像进行并行种子识别和优化连接算法,实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法能够更快速地将前景目标与动态背景分离,并减小前景目标与背景之间的粘连情况,更有效地保留了原始图像中前景目标的结构信息。     

图匹配算法激光扫描点云树干分割

目的 移动激光扫描系统能够成功采集丰富的城市行道树侧边信息,然而由于点云数据规模大、密度欠均匀和噪声多等原因,导致行道树的提取精度和效率偏低。为此,本文提出一种基于层次聚类的算法从移动激光扫描点云中提取树干。方法 采用自下而上的聚类策略合并目标区域,基于点云间欧氏距离和点云的局部主方向计算聚类所需的邻近矩阵,通过构造能量函数评估不同的簇合并方案,将能量函数最小化问题转换为计算二分图匹配问题,求解二分图的最小代价完美匹配获得全局最优的层次聚类。结果 实验在公开的巴黎场景数据集与自采集的南京黄埔路场景数据集上进行测试,本文提出的自下向上的聚类算法成功地从点云中提取出树干和主要树枝点,其中提取树干的平均正确率、完整率和F-score分别为98.5%、94.8%和0.97,与其他算法中最好的实验结果对比,分别提高了1.0%、0.6%和0.02。结论 实验结果表明,本文算法通过优化层次聚类中的簇合并,可以有效减少聚类中的“过分割”和“欠分割”,提高点云中树干的分割精度与效率。     

迭代分析相对密度的高光谱异常检测

目的 针对复杂高光谱数据在不同地物规模和光谱特征上的差异,致使背景特征难以准确描述,导致异常检测算法检测效果不理想的问题,提出一种基于相对密度分析建立背景模型的高光谱遥感异常检测算法。方法 该算法借助最大相对密度分析的思想,通过统计与待测像元相似像元的数目作为其相对相似性分布密度,在像元光谱特征相似性分布密度的驱动下,自动搜索聚类中心并实现自适应聚类。为了避免不同背景地物受类别规模差异的影响,设计迭代筛选方法不断提取具有相对最大分布密度的类作为背景地物类别。当迭代终止时即可获得关于背景地物的统计模型,最后采用经典的马氏距离实现异常检测。结果 仿真实验采用两组常用的数据HyMap和HYDICE,与经典算法如基于聚类分析的异常检测算法（CBAD）、局部RX算法（LRX）和基于空间边缘特征变化的异常检测算法（2DCAD）等进行比较,并采用受试者工作特性曲线（ROC）和ROC曲线下面积（AUC）作为评价标准对实验结果进行分析。从实验数据中可以看到,本文算法在ROC曲线整体上表现优于其他算法,在HyMap下AUC值比同类算法至少高出5.6%,HYDICE下AUC值比同类算法至少高出13.6%。另外,对于不同数据,本文算法最终表现较为稳定,鲁棒性较好。结论 实验结果表明该算法无需构建分类面以及设定类别数目,在每次迭代中根据数据本身特征自适应地获取当前规模下背景显著性强的像元。另外,本文建立背景模型的方法适用于不同复杂场景下的高光谱数据,可以获得对背景的准确描述,有助于改善高光谱数据异常检测中对异常目标显著性衡量的准确性。     

Physical-barrier detection based collective motion analysis

Collective motion is one of the most fascinating phenomena and mainly caused by the interactions between individuals. Physical-barriers, as the particular facilities which divide the crowd into different lanes, greatly affect the measurement of such interactions. In this paper we propose the physical-barrier detection based collective motion analysis (PDCMA) approach. The main idea is that the interaction between spatially adjacent pedestrians actually does not exist if they are separated by the physical-barrier. Firstly, the physical-barriers are extracted by two-stage clustering. The scene is automatically divided into several motion regions. Secondly, local region collectiveness is calculated to represent the interactions between pedestrians in each region. Finally, extensive evaluations use the three typical methods, i.e., the PDCMA, the Collectiveness, and the average normalized Velocity, to show the efficiency and efficacy of our approach in the scenes with and without physical barriers. Moreover, several escalator scenes are selected as the typical physical-barrier test scenes to demonstrate the performance of our approach.Comparedwith the current collectivemotion analysis methods, our approach better adapts to the scenes with physical barriers.     

结合全局与局部的人群集体性卷积网络识别方法

人群运动集体性识别对公共场所人群管理具有重要意义。人群运动集体性不仅取决于运动个体，还受到人群局部运动状态的影响。针对以上分析，本文给出了结合局部特征和全局特征的人群集体性卷积网络识别方法。该方法首先基于光流向量构建人群集体性测度图作为卷积网络的输入；然后，在网络第一层卷积后加入通道注意力，获取人群运动的全局信息；并采用空洞卷积提取人群运动的局部信息。最后，本文在公共数据集上进行对比实验，以验证本文方法的有效性。实验结果表明：本文方法在进行人群场景集体性识别时，其加权平均召回率、加权平均准确率和加权平均精准率均优于其它模型。     

Tracking pedestrians using local spatio-temporal motion patterns in extremely crowded scenes

Tracking pedestrians is a vital component of many computer vision applications, including surveillance, scene understanding, and behavior analysis. Videos of crowded scenes present significant challenges to tracking due to the large number of pedestrians and the frequent partial occlusions that they produce. The movement of each pedestrian, however, contributes to the overall crowd motion (i.e., the collective motions of the scene's constituents over the entire video) that exhibits an underlying spatially and temporally varying structured pattern. In this paper, we present a novel Bayesian framework for tracking pedestrians in videos of crowded scenes using a space-time model of the crowd motion. We represent the crowd motion with a collection of hidden Markov models trained on local spatio-temporal motion patterns, i.e., the motion patterns exhibited by pedestrians as they move through local space-time regions of the video. Using this unique representation, we predict the next local spatio-temporal motion pattern a tracked pedestrian will exhibit based on the observed frames of the video. We then use this prediction as a prior for tracking the movement of an individual in videos of extremely crowded scenes. We show that our approach of leveraging the crowd motion enables tracking in videos of complex scenes that present unique difficulty to other approaches.     

一种基于密度的分布式聚类方法

聚类是数据挖掘领域中的一种重要的数据分析方法.它根据数据间的相似度,将无标注数据划分为若干聚簇.CSDP是一种基于密度的聚类算法,当数据量较大或数据维数较高时,聚类的效率相对较低.为了提高聚类算法的效率,提出了一种基于密度的分布式聚类方法MRCSDP,利用MapReduce框架对实验数据进行聚类.该方法定义了独立计算单元和独立计算块的概念.首先,将数据拆分为若干数据块,构建独立计算单元和独立计算块,在集群中分配独立计算块的任务;然后进行分布式计算,得到数据块的局部密度,将局部密度合并得到全局密度,根据全局密度计算中心值,由全局密度和中心值得到每个数据块中候选聚簇中心;最后,从候选聚簇中心选举出最终的聚簇中心.MRCSDP在充分降低时间复杂度的基础上得到较好的聚类效果.实验结果表明,分布式环境下的聚类方法MRCSDP相对于CSDP更能快速、有效地处理大规模数据,并使各节点负载均衡.     

Fast multiscale clustering and manifold identification

We present a novel multiscale clustering algorithm inspired by algebraic multigrid techniques. Our method begins with assembling data points according to local similarities. It uses an aggregation process to obtain reliable scale-dependent global properties, which arise from the local similarities. As the aggregation process proceeds, these global properties affect the formation of coherent clusters. The global features that can be utilized are for example density, shape, intrinsic dimensionality and orientation. The last three features are a part of the manifold identification process which is performed in parallel to the clustering process. The algorithm detects clusters that are distinguished by their multiscale nature, separates between clusters with different densities, and identifies and resolves intersections between clusters. The algorithm is tested on synthetic and real data sets, its running time complexity is linear in the size of the data set.     

面向复杂簇的聚类算法研究与实现

有效聚类各种复杂的数据对象簇是聚类算法应用干事务对象划分、图像分割、机器学习等方面需要解决的关键技术.在分析与研究现有聚类算法的基础上,提出一种基于密度和自适应密度可达的改进算法.实验证明,该算法能够有效聚类任意分布形状、不同密度、不同尺度的簇;同时,算法的计算复杂度与传统基于密度的聚类算法相比有明显的降低.     

基于密度复杂簇聚类算法研究与实现

聚类算法在模式识别、数据分析、图像处理、以及市场研究的应用中,需要解决的关键技术是如何有效地聚类各种复杂的数据对象簇。在分析与研究现有聚类算法的基础上,提出了一种基于密度和自适应密度可达的改进算法。实验证明,该算法能够有效聚类任意分布形状、不同密度、不同尺度的簇;同时,算法的计算复杂度与传统基于密度的聚类算法相比有明显的降低。     

一种基于相对密度和决策图的聚类算法

聚类是数据挖掘领域的一个重要研究方向,针对复杂数据集中存在的簇间密度不均匀、聚类形态多样、聚类中心的识别等问题,引入样本点k近邻信息计算样本点的相对密度,借鉴快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法的簇中心点识别方法,提出一种基于相对密度和决策图的聚类算法,实现对任意分布形态数据集聚类中心快速、准确地识别和有效聚类.在7类典型测试数据集上的实验结果表明,所提出的聚类算法具有较好的适用性,与经典的DBSCAN算法和CFSFDP等算法相比,在没有显著提高时间复杂度的基础上,聚类效果更好,对不同类型数据集的适应性也更广.     

密度分布函数在聚类算法中的应用

深入分析了传统的基于密度的聚类方法的特点和存在的问题及讨论了基于密度聚类算法研究现状,提出了一种改进的基于密度分布函数的聚类算法.使用K最近邻（KNN）的思想度量密度以寻找当前密度最大点,即中心点.并使用区域比例,将类从中心点开始扩展,每次扩展的同时引入半径比例因子以发现核心点.再从该核心点的KNN扩展类,直至密度下降到中心点密度的给定比率时结束.给出了数个算法实例并与基于网格的共享近邻聚类（GNN）算法在聚类准确率和效率上进行了试验比较,试验表明该算法极大降低了基于密度聚类算法对参数的敏感性、改善了对高维密度分布不均数据集的聚类效果、提高了聚类准确率和效率.