基于融合特征的群体行为识别

• 作者: 夏利民 王嘉 谭程午
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 群体行为识别 特征融合 Granger因果 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 17-22
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.01.004

摘要

围绕群体行为的特征提取问题展开研究,提出了一种基于融合运动特征和外观特征的群体行为识别方法.为了更有效地描述识别信息,首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,同时利用格兰杰因果关系检验来衡量行人之间的相互作用;然后利用此因果关系来构建成双因果网络和成群因果网络,将其作为运动特征,并结合外观特征来描述群体行为.最后,采用改进萤火虫算法的支持向量机(SVM)进行群体行为识别.实验结果表明,提出的算法能够对群体行为进行有效的表达和识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏利民	中南大学信息科学与工程学院	102	814	16.0	22.0
2	谭程午	中南大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
3	王嘉	国防科技大学训练部	7	25	3.0	5.0