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多尺度格兰杰因果在行为分析中的应用
被引量:
1
1
作者
樊亚文
周全
康彬
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2020年第1期75-81,共7页
考虑到复杂场景中的行为具有分级结构的特点,文中提出了一种基于多尺度格兰杰因果的行为分析算法框架。首先提取视频底层运动特征,并进行量化;然后基于概率主题模型对场景中的行为进行检测,实现多变量时间序列的提取;进一步基于状态空...
考虑到复杂场景中的行为具有分级结构的特点,文中提出了一种基于多尺度格兰杰因果的行为分析算法框架。首先提取视频底层运动特征,并进行量化;然后基于概率主题模型对场景中的行为进行检测,实现多变量时间序列的提取;进一步基于状态空间模型对多变量时间序列进行表示;最后利用状态空间模型参数,实现行为间的格兰杰因果测量;通过实际的视频监控数据对所提算法框架的有效性和可行性进行了验证。实验结果表明:与固定尺度的行为分析算法相比,文中所提出的框架能够更有效地检测出行为间不同尺度的依赖关系。
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关键词
行为分析
多尺度格兰杰因果
多变量时间序列
状态空间模型
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职称材料
题名
多尺度格兰杰因果在行为分析中的应用
被引量:
1
1
作者
樊亚文
周全
康彬
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学物联网学院
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2020年第1期75-81,共7页
基金
江苏省自然科学基金(BK20160908,BK20170915)
国家自然科学基金(61876093,61801242)
江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修计划资助项目。
文摘
考虑到复杂场景中的行为具有分级结构的特点,文中提出了一种基于多尺度格兰杰因果的行为分析算法框架。首先提取视频底层运动特征,并进行量化;然后基于概率主题模型对场景中的行为进行检测,实现多变量时间序列的提取;进一步基于状态空间模型对多变量时间序列进行表示;最后利用状态空间模型参数,实现行为间的格兰杰因果测量;通过实际的视频监控数据对所提算法框架的有效性和可行性进行了验证。实验结果表明:与固定尺度的行为分析算法相比,文中所提出的框架能够更有效地检测出行为间不同尺度的依赖关系。
关键词
行为分析
多尺度格兰杰因果
多变量时间序列
状态空间模型
Keywords
activity analysis
multiscale Granger causality
multivariate time series
state space model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度格兰杰因果在行为分析中的应用
樊亚文
周全
康彬
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2020
1
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参考文献
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