运动点定性时空关系模型及行为识别应用

【摘要】定性时空推理就是用定性化的形式表示空间对象的时空信息，即定性时空关系，并在此基础上对定性的时空关系进行推理，即从已知的时空关系推理未知的时空关系。定性时空推理已经成为人工智能界最活跃的研究课题之一，有着其大量潜在的应用领域，比如地理信息系统，机器人学，基于内容的图像检索，CAD。行为识别是机器视觉中的一个非常重要的研究课题，行为识别有其潜在的应用，比如视觉监控、人机交互，并且在最近几年已经有很多显著的工作。但是，以前的大部分工作都集中在识别单人的行为和两人之间简单的交互行为。然而，在现实监控系统中，多人的行为频繁地出现，很有必要分析他们的复杂的交互行为。综上所述，本研究有两个工作，一个工作是研究运动点的定性时空关系模型。时空推理是已经成为人工智能界最活跃的研究课题之一。关于运动点的时空关系模型是时空推理的一个研究热点。复合推理是定性时空推理中的基本推理任务，对很多应用如机器人导航、无线传感器定位以及其他应用来说，复合推理是个很重要的定性方法。以前的复合推理工作主要致力于单粒度框架。然而，多粒度空间关系在现实世界上并不稀少，有一些定性空间关系模型是多粒度模型，比如RCC，STARm，CDCm和OPRAm。尽管多粒度复合推理在很多应用中是很有用的，但是多粒度复合推理尚未被系统地研究。在本研究中还讨论了多粒度复合推理的特殊情况，称为度量空间推理。于是，为多粒度和度量空间推理提出一般框架和基本理论。此外，在多粒度和度量框架下定义了方向和距离的空间关系模型，还为OPRAm添加了度量表示。首先，第一次研究这三个模型的多粒度和度量框架。然后用模拟数据在OPRAm上做实验并有令人满意的实验结果来验证本研究提出的理论。多粒度和度量空间推理任务是定性空间推理的新问题并与之前的工作有所不同。该研究工作能潜在地应用到机器人导航，无线传感器网络以及其他应用。本研究的另一个研究工作是研究将定性空间关系应用到组行为识别中。人类组行为识别在机器视觉中仍然是一个具有挑战的工作。然而大部分的工作集中在特征提取和对运动轨迹的分析来识别监控视频中多人或者组行为。在本研究中，提出基于定性时空关系的隐马尔科夫模型（HMM）来对人类的组行为进行分类。本研究首次提出联合QTCB关系来表示组的时空关系。然后提出基于联合QTCB关系的HMM来进行组行为分类。成功地在人类的组行为视频数据库上做实验，评估了本研究提出的方法的性能并将其与其他方法进行比较。实验结果表明本研究提出的的方法更适合识别组行为。本论文结构如下：首先在第二章介绍几种基于点的空间/时态关系模型。在第三章中给出先多粒度和度量空间关系模型的一般框架和理论，并给出方向和距离空间关系模型；然后，研究OPRAm的多粒度和度量空间推理算法。最后，在模拟数据上成功地做实验，并给出令人满意的实验结果。在第四章，阐述基于时空关系的行文识别，先提出组的联合QTCB关系，然后提出基于联合QTCB关系的HMM方法来识别组行为，最后做实验并给出实验结果。在最后章节总结工作并提出未来的工作。
【作者】刘依婷；
【导师】王生生；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】定性时空推理；多粒度推理；度量推理；弱复合；有向点关系代数；行为识别；隐马尔科夫模型；

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