CN105023271B - 基于多线索信息的行为集体度衡量方法 - Google Patents
基于多线索信息的行为集体度衡量方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于多线索信息的行为集体度衡量方法，用于解决现有行为集体度衡量方法准确性差的技术问题。技术方案是检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合，将视频帧分割为图像块。在同一图像块中，找出速度相近的特征点，保留其中速度变化最小的点，将其他特征点视为冗余点并移除，得到新的特征点集合，将其中特征点视为个体；根据个体之间的空间距离、速度相关度以及前一帧中的相似度，求出个体在当前帧的相似度，去除稳定度低的个体；通过流形学习，计算个体之间的拓扑相似度。对于某一个体衡量其行为集体度。所有个体行为集体度的均值即为整体行为的集体度。本发明通过对多线索信息的利用，使行为集体度计算的准确性得到了提升。
Description
技术领域
本发明涉及一种行为集体度衡量方法，特别是涉及一种基于多线索信息的行为集体度衡量方法。
背景技术
随着人口增长，拥挤现象日益增加，针对拥挤场景的视频分析也变得格外重要。在人类社会和自然界的拥挤场景中，个体往往倾向于组成集体，并表现出一些集体行为，如鱼群效应、动物迁徙等。对于集体运动的研究可以应用于很多领域，如集体行为分析、群体仿真、拥挤场景分析等。为了对集体运动进行定量分析，Zhou等人在文献“B.Zhou,X.Tang,H.Zhang,and X.Wang.Measuring Crowd Collectiveness.IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence,36,1586-1599,2014.”中首次提出了行为集体度的概念。行为集体度是指多个个体的运动可以被视为集体运动的程度，对于跨场景研究集体运动具有重要意义。
目前衡量行为集体度的方法有两种：第一种是Zhou等人在文献“B.Zhou,X.Tang,H.Zhang,and X.Wang.Measuring Crowd Collectiveness.IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence,36,1586-1599,2014.”中提出的方法，这种方法通过跟踪提取个体，并使用流形学习方法计算个体行为相似度，进而衡量行为集体度。第二种是Shao等人在文献“J.Shao,C.Loy,and X.Wang.Scene-independent groupprofiling in crowd.IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition,2227-2235,2014.”中提出的方法，通过跟踪提取个体后，对于所有个体的空间位置变化计算出一个变换矩阵，通过变换误差衡量行为集体度。以上两种方法存在提取个体时，从视频中检测并追踪特征点，进而直接把特征点当作个体，但是特征点并不能很好地代表个体，因为同一个体上不可避免地存在多个特征点。因此，这两种方法不能够准确衡量行为集体度。
发明内容
为了克服现有行为集体度衡量方法准确性差的不足，本发明提供一种基于多线索信息的行为集体度衡量方法。该方法检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合。采用分割算法将视频帧分割为图像块。在同一图像块中，找出速度相近的特征点，保留其中速度变化最小的点，将其他特征点视为冗余点并移除，得到新的特征点集合，将其中特征点视为个体；根据个体之间的空间距离、速度相关度以及前一帧中的相似度，求出个体在当前帧的相似度；衡量个体的速度稳定度以及与邻域个体速度偏差，去除稳定度低的个体；通过流形学习，计算个体之间的拓扑相似度。对于某一个体，根据其与其他个体的拓扑相似度，衡量其个体行为集体度。所有个体行为集体度的均值，即为整体行为的集体度。本发明通过对多线索信息的利用，挖掘更多信息，使行为集体度计算的准确性得到提升。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于多线索信息的行为集体度衡量方法，其特点是采用以下步骤：
步骤一、检测并追踪拥挤视频中的特征点，选取出最有代表性的特征点，用于代表拥挤场景中的个体。
1)检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合；
2)采用分割算法将视频中每一帧图像分割为图像块；
3)在第t帧图像中，对于同一图像块中的特征点i和j，计算速度相似度：
式中i和j分别代表两个特征点，t为图像帧数，vi和vj代表特征点速度，Ct(i,j)代表i和j在第t帧中的速度相似度。
若Ct(i,j)高于一定值，则认为i和j来自同一个体，只保留其中一个。反复迭代，直至找到保留的特征点属于不同个体。得到筛选后的特征点集合，将其中的特征点视为个体。
步骤二、利用多线索信息，计算个体相似度。
1)计算在每一帧图像t中个体之间的空间距离，找到每个个体i的多个近邻，记为N(i)，计算个体空间相似度矩阵：
式中xi,yi代表i的空间坐标，xj,yj代表j的空间坐标，Dt(i,j)代表i和j在第t帧中的空间位置相似度。
2)结合第t-1帧图像中i与j的相似度St-1(i,j)，计算两个体在第t帧图像中的相似度：
式中β为调节权重的参数，f为正比例函数，St(i,j)代表i和j在第t帧中的相似度。
步骤三、衡量个体稳定性，去除不稳定个体。
1)衡量每个个体i的速度稳定性：
2)衡量个体与临近点的速度偏差：
3)计算个体稳定程度：
STi(t)＝SPi(t)+αSNi(t) (4)
式中α为权重，STi(t)为个体i在t时刻的稳定程度。得到所有个体的稳定程度后，将稳定程度低的个体去除。
步骤四、利用流形学习，根据个体之间拓扑关系，衡量个体行为集体度，及整个场景行为集体度。
1)对于个体i与j，假设γl(i,j)＝{pi->pi+1->…pj-1->pj}为一条从i到j长度为l的路径，则在此路径上i与j的相似度为
2)i到j沿所有路径上的相似度为：
式中Pl为i到j长度为l路径的集合，τi,j为i到j沿所有路径上的相似度。
利用St对τi,j进行计算：
τi,j＝[(I-St)-1-I]ij (6)
式中I表示单位矩阵。
因此，个体i的行为集体度即为：
式中C为个体集合。
场景行为集体度为：
式中，|C|表示场景中的个体数量。
本发明的有益效果是：该方法检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合。采用分割算法将视频帧分割为图像块。在同一图像块中，找出速度相近的特征点，保留其中速度变化最小的点，将其他特征点视为冗余点并移除，得到新的特征点集合，将其中特征点视为个体；根据个体之间的空间距离、速度相关度以及前一帧中的相似度，求出个体在当前帧的相似度；衡量个体的速度稳定度以及与邻域个体速度偏差，去除稳定度低的个体；通过流形学习，计算个体之间的拓扑相似度。对于某一个体，根据其与其他个体的拓扑相似度，衡量其个体行为集体度。所有个体行为集体度的均值，即为整体行为的集体度。本发明通过对多线索信息的利用，挖掘更多信息，使行为集体度计算的准确性得到提升，达到了79％以上。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明基于多线索信息的行为集体度衡量方法的流程图。
图2是本发明方法在对视频帧进行筛选特征点前后的效果对比图，其中图2(a)是初始特征点集合，图2(b)是经过筛选的特征点集合。
具体实施方式
参照图1-2。本发明基于多线索信息的行为集体度衡量方法具体步骤如下：
步骤1，检测并追踪拥挤视频中的特征点，选取出最有代表性的特征点，用于代表拥挤场景中的个体。
(1a)检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合；
(1b)采用分割算法将视频中每一帧图像分割为图像块。同一图像块中的特征点在颜色、空间分布上具有较高相似度。
(1c)在第t帧图像中，对于同一图像块中的特征点i和j，计算速度相似度：
式中i和j分别代表两个特征点，t为图像帧数，vi和vj代表特征点速度，Ct(i,j)代表i和j在第t帧中的速度相似度。
若Ct(i,j)高于一定值，则认为i和j来自同一个体，只保留其中一个。反复迭代，直至找到保留的特征点属于不同个体。得到筛选后的特征点集合，将其中的特征点视为个体。
步骤2，利用多线索信息，计算个体相似度。
(2a)计算在每一帧图像t中个体之间的空间距离，找到每个个体i的多个近邻，记为N(i)，计算个体空间相似度矩阵：
式中xi,yi代表i的空间坐标，xj,yj代表j的空间坐标，Dt(i,j)代表i和j在第t帧中的空间位置相似度。
(2b)结合第t-1帧图像中i与j的相似度St-1(i,j)，计算两个体在第t帧图像中的相似度：
式中β为调节权重的参数，f为正比例函数，St(i,j)代表i和j在第t帧中的相似度。
步骤3，衡量个体稳定性，去除不稳定个体。
(3a)衡量每个个体i的速度稳定性：
(3b)衡量个体与临近点的速度偏差：
(3c)计算个体稳定程度：
STi(t)＝SPi(t)+αSNi(t) (12)
式中α为权重，STi(t)为个体i在t时刻的稳定程度。得到所有个体的稳定程度后，将稳定程度低的个体去除。
步骤4，利用流形学习，根据个体之间拓扑关系，衡量个体行为集体度，及整个场景行为集体度。
(4a)利用图论知识，对于个体i与j，假设γl(i,j)＝{pi->pi+1->…pj-1->pj}为一条从i到j长度为l的路径，则在此路径上i与j的相似度为
(4b)i到j沿所有路径上的相似度为：
式中Pl为i到j长度为l路径的集合，τi,j为i到j沿所有路径上的相似度。
Zhou等人在文献“B.Zhou,X.Tang,H.Zhang,and X.Wang.Measuring CrowdCollectiveness.IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,36,1586-1599,2014.”中指出可以利用St对τi,j进行计算：
τi,j＝[(I-St)-1-I]ij (14)
式中I表示单位矩阵。
因此，个体i的行为集体度即为：
式中C为个体集合。
场景行为集体度为：
式中，|C|表示场景中的个体数量。
本发明的效果通过以下仿真实验做进一步的说明。
1.仿真条件。
本发明是在中央处理器为 i5-3470 3.2GHz CPU、内存4G、WINDOWS 7操作系统上，运用MATLAB软件进行的仿真。
实验中使用的测试视频来来自于Collective Motion数据库，该数据库由Zhou等人在文献“B.Zhou,X.Tang,H.Zhang,and X.Wang.Measuring Crowd Collectiveness.IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,36,1586-1599,2014.”中提出，包括413个拥挤场景的视频片段，每个视频片段由100帧图像构成。根据场景行为集体度，视频片段被人工分为三个等级：低、中、高。
2.仿真内容。
计算场景行为集体度，用于分别提取三个等级的视频片段。为了对比本发明的有效性，选取了Zhou等人在文献“B.Zhou,X.Tang,H.Zhang,and X.Wang.Measuring CrowdCollectiveness.IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,36,1586-1599,2014.”中提到的衡量场景行为集体度的方法(MCC)。调节参数，计算平均准确率、查全率与F值。对比结果如表1所示。
表1实验结果对比
从表1可见，在提取低、中等级视频时，本发明准确率、召回率及F值均优于MCC；在提取中等级视频时，MCC准确率略高，但召回率与F值均低于本发明。总体来看，本发明在提取三个等级的视频片段时，取得更好的结果。本发明由于在图像分割的基础上筛选特征点，有效的移除冗余点，使个体的提取更为准确，如图2；本发明利用多线索信息，充分挖掘场景信息；本发明将不稳定个体去除，并采用流形学习的方法，能够处理拥挤场景的复杂结构。
图2为初始特征点集合与筛选后特征点集合的对比。图2(a)为未经筛选的特征点集合，可以看出体积大的个体上包含更多更密集的特征点，说明未经筛选的特征点并不能很好地代表物体。说明了筛选后的特征点集合更能代表场景中的个体。图2(b)为经过筛选的特征点集合，可以看出经过筛选后的特征点在物体上的分布比较均匀，特征点数目受个体体积影响较小，可以更好地代表场景中的个体。
Claims (1)
1.一种基于多线索信息的行为集体度衡量方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、检测并追踪拥挤视频中的特征点，选取出最有代表性的特征点，用于代表拥挤场景中的个体；
1)检测并跟踪视频中的特征点，得到初始特征点集合；
2)采用分割算法将视频中每一帧图像分割为图像块；
3)在第t帧图像中，对于同一图像块中的特征点i和j，计算速度相似度：
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式中i和j分别代表两个特征点，t为图像帧数，vi和vj代表特征点速度，Ct(i,j)代表i和j在第t帧中的速度相似度；
若Ct(i,j)高于一定值，则认为i和j来自同一个体，只保留其中一个；反复迭代，直至找到保留的特征点属于不同个体；得到筛选后的特征点集合，将其中的特征点视为个体；
步骤二、利用多线索信息，计算个体相似度；
1)计算在每一帧图像t中个体之间的空间距离，找到每个个体i的多个近邻，记为N(i)，计算个体空间相似度矩阵：
<mrow>
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式中xi,yi代表i的空间坐标，xj,yj代表j的空间坐标，Dt(i,j)代表i和j在第t帧中的空间位置相似度；
2)结合第t-1帧图像中i与j的相似度St-1(i,j)，计算两个体在第t帧图像中的相似度：
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式中β为调节权重的参数，f为正比例函数，St(i,j)代表i和j在第t帧中的相似度；
步骤三、衡量个体稳定性，去除不稳定个体；
1)衡量每个个体i的速度稳定性：
2)衡量个体与临近点的速度偏差：
3)计算个体稳定程度：
STi(t)＝SPi(t)+αSNi(t) (4)
式中α为权重，STi(t)为个体i在t时刻的稳定程度；得到所有个体的稳定程度后，将稳定程度低的个体去除；
步骤四、利用流形学习，根据个体之间拓扑关系，衡量个体行为集体度，及整个场景行为集体度；
1)对于个体i与j，假设γl(i,j)＝{pi->pi+1->…pj-1->pj}为一条从i到j长度为l的路径，则在此路径上i与j的相似度为
2)i到j沿所有路径上的相似度为：
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式中Pl为i到j长度为l路径的集合，τi,j为i到j沿所有路径上的相似度；
利用St对τi,j进行计算：
τi,j＝[(I-St)-1-I]ij (6)
式中I表示单位矩阵；
因此，个体i的行为集体度即为：
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| CN102156880A (zh) * | 2011-04-11 | 2011-08-17 | 上海交通大学 | 基于改进的社会力模型的异常集群行为检测方法 |
| CN102325250A (zh) * | 2011-10-13 | 2012-01-18 | 交通运输部公路科学研究所 | 基于社会力模型的监控系统 |
-
2015
- 2015-06-25 CN CN201510357621.XA patent/CN105023271B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1071055A1 (en) * | 1999-07-23 | 2001-01-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Home monitoring system for health conditions |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105023271A (zh) | 2015-11-04 |
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