位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
面向监控视频的行为模式挖掘
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:山东大学学报(工学版)
  • 时间:2011.6.10
  • 页码:24-30
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60902093)
  • 相关项目:基于计算摄影的运动模糊清晰化方法研究
作者: 梁浩哲|张军|
中文摘要:

行为模式挖掘技术是监控视频语义分析的重要组成,由于先验知识的缺乏与特征维数约束,难以准确定义参数化挖掘模型的结构复杂度,通过非参数化的无限高斯混合聚类运动特征得到原子行为模式,并估计其持续时间分布,使用局部特征维测试验证了挖掘模型的运动相似性假设。结果表明所得到的行为模式集准确刻画了场景的潜在运动语义,而通过行为中存在的时间多形态分布进一步发现了隐藏运动知识。

英文摘要:

The activity pattern mining technique is the key component of semantic analysis for surveillance video.Because of the lack of prior and high-dimensional feature constraints,the complexity of the model structure of the parametric mining model is difficult to be precisely defined.Non-parametric clustering of motion feature by infinite Gaussian mixture was used to get the elementary activity patterns,based on which duration distribution was estimated.The partial-dimension test for feature validated the motion similarity hypothesis existing in the mining model.The results showed that the obtained activity patterns precisely reflected motion semantics of the scene,and that the multi-modality temporal distribution existing in activity can be further used to discover the hidden knowledge of motion.

同期刊论文项目
期刊论文 44 会议论文 11 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258