基于结构化学习的小群体主导者检测方法

• 作者: 章东平 钱乐义
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计量与测试
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2017.01.010

摘要

人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章东平	中国计量大学信息工程学院	29	80	5.0	7.0
2	钱乐义	中国计量大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0