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【摘 要】文中提出了自相似角的概念,对不同视频目标行为的自相似矩阵之间的相似程度,提供了一种定量分析的方法.
【关 键 词】自相似 自相似角 行为识别
一、引言
在视频目标行为分析中,行为的识别是一个关键问题.人们提出了多种研究方法来识别行为.其中,自相似矩阵法[1]是一个新的研究方法,得到了人们越来越多的重视.本文对文[1]中提出的自相似矩阵方法进行了研究,针对其无法定量判断行为相似度的不足之处,提出了自相似角的概念,并使用自相似角来描述行为的相似程度.实验结果表明,本文的算法可以在一定程度上定量描述行为的相似程度.
二、递归图
递归图(RecurrencePlot,RP)[2]是一种分析时间序列的周期性、混沌性以及非平稳性的方法.递归图可以揭示时间序列的内部结构,给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识.
递归图描述了目标运行轨迹中,那些具有相同位置的时刻的组合,如所有的满足条件的序列时刻对,其中是指i时刻目标的位置.在一般情况下,在一定的误差范围内,只要i和j时刻的轨迹点的距离足够近,就可以认为其轨迹点重合.
对于图像序列,递归图定义在二维空间上.单位阶跃函数
其中是预定义的一个足够小的实数.只要,那么在递归图上的处是黑点；否则,处是白点.
三、自相似矩阵
自相似矩阵的概念由递归图发展而来.
对于离散-空间上的图像序列,定义T行T列的自相似矩阵
,
其中定义为图像帧和之间的自相似“距离”.主对角线表示图像帧与其自己之间的自相似距离,故全为0（因为图像和自己本身之间完全相同,自相似距离为0）.
四、光流自相似矩阵
光流是空间运动物体的像素运动的瞬时速度.光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法[3].
光流作为图像的一种特性,除了包含图像中目标的运动信息,还包含着三位物理结构的丰富信息,可以用来确定目标的运动情况.
五、自相似角
在文[1]中,对两个行为的自相似矩阵没有定量的分析,而是采用类似光谱的方式来表示.用红色表示相似度最高的点,紫色表示相似度最低的点,相似度介于中间的点,按照其相似度的大小,依次分配红橙黄绿青蓝紫等多种颜色.这样处理过之后,两个行为的自相似矩阵都用彩像来显示.通过比较这两个彩像的相似程度,就可以大致定性的分析出行为的相似度.
六、实验结果及分析
根据本文提出的自相似角的概念,对IXMAS标准视频数据库中的一些行为进行了分析,结果见表1：
表1自相似角的计算
实验行为序列1行为序列2自相似角
1Florien1Florien123
2Daniel1Daniel128
3Julien2Julien346
4Alba1Julien372
从表1中的数据可以看出,对于相同的行为序列（实验1,2）,他们的自相似角较小；而对于不同的行为序列,自相似角很大（实验3,4）.这说明了可以使用自相似角来判断行为的相似程度.
七、结束语
本文引入了自相似角的概念,来分析行为的自相似矩阵,并试图给出行为相似程度的定量分析结果.而且,在实验中,每次自相似角的计算都需要很长的时间.这是因为本身光流法计算就消耗时间,并且从二维矩阵变成一维矢量,计算自相似角也要大量的矩阵运算.如果图像很大,几乎是算不出来的.以上提出的精确度和速度问题,都需要进一步的研究和改进.