[发明专利]视频图像中群体行为特征处理方法和装置

摘要

本发明公开一种视频图像中群体行为特征处理方法和装置，其中，所述方法包括:根据群体中不同成员特征点的运动轨迹，将群体分为m个群组m大于1；分别确定每个群组的行为特征的描述子；根据所述每个群组的行为特征的描述子进行群体行为分析。解决现有的群体行为的检测和分析方法中存在分析结果准确率低的问题。

主权项

1.一种视频图像中群体行为特征处理方法，其特征在于，包括：根据视频图像中群体中不同成员特征点的运动轨迹，将群体分为m个群组m大于1；分别确定每个群组的行为特征的描述子；根据所述每个群组的行为特征的描述子进行相应的群体行为特征处理；所述成员特征点是利用目标跟踪算法，锁定视频图像中的成员进行运动跟踪得到的特征点，包括角点、边缘点或具有特定纹理特征的点；若所述行为特征包括集体性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：根据仿射变换矩阵A，将群组G_i中的所有成员特征点的运动轨迹用A拟合后的拟合误差的平均值作为群组G_i的集体性的描述子若所述行为特征包括稳定性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：对群组Gi中的每个成员特征点z，计算在第一帧属于z的K个近邻成员特征点集合且在最后一帧也属于z的K个近邻成员特征点集合的成员特征点的个数k；将群组G_i中的所有成员特征点的所述计算的个数k平均取值作为群组G_i的稳定性的描述子或者，若所述行为特征包括稳定性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：将群组Gi中的每个成员特征点z在每一帧上的K个近邻成员特征点按与z的距离由大到小排序，计算每相邻两帧之间的排序距离，统计出所有相邻帧的排序距离的直方图；将群组G_i中的所有成员特征点的所述计算的直方图的平均直方图作为群组G_i的稳定性的描述子或者，若所述行为特征包括稳定性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：令群组G_i的转移概率矩阵P∈R^n×n为P＝D^‑1W，其中，D是一个对角矩阵，每一个对角元素是两个成员特征点之间的距离的平方，σ²是预设的常数，矩阵W第i行第j列的元素为W_ij；令群组Gi中的第i个成员特征点的转移概率分布为qi＝Ei[(I‑αP)‑1‑I]，其中，I是单位矩阵，Ei＝(e1,...en)是一个指示向量，其中，第i个分量ei＝1，其它分量都为0，α＝0.9/K；所述K是群组中成员特征点z的近邻成员特征点的个数；计算群组G_i中的每个成员特征点在第一帧和最后一帧的转移概率分布q_i之间的概率分布差异，将群组中的所有成员特征点的所述计算的概率分布差异的平均值作为群组G_i的稳定性的描述子若所述行为特征包括均匀性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：根据群组的聚集程度，将群组Gi在每一帧上分为最优个数c*的子群组；根据计算得到群组的均匀性的描述子，其中，和是c^*在所有帧上的平均值和方差；若所述行为特征包括摩擦性；则分别确定每个群组的行为特征的描述子，包括：确定每个群组的摩擦成员特征点，即若所述群组中的一个成员特征点的K个近邻成员特征点中包含其它群组的成员特征点，则将这个成员特征点作为所述群组的摩擦成员特征点；将群组中的每个摩擦成员特征点在群组中的相对位置进行编码，得到位置编码向量L；根据计算得到群组的摩擦性的描述子，其中，表示根据仿射变换矩阵A，将群组中第i个摩擦成员特征点的所有近邻成员特征点的运动轨迹用A拟合后的拟合误差的平均值；其中，所述仿射变换矩阵A表示一个群组内的所有成员特征点都是按照A所限定的方式运动。