视频揭秘 | 智能安防中的群组检测技术
拥挤场景中，人群中的群组比个体包含更多信息，可以更好地体现人群运动特性，对人群行为的理解具有促进作用。在人群中准确检测出行为表现不同的群组，对人群行为的进一步分析具有重要意义，能够推动智能视频监控领域中的其他研究，比如人流量统计、人群监测、人群管理等。
西北工业大学李学龙教授带领的研究团队提出了一种基于图像块主题模型的群组检测方法。该文发表在 Science China Information Sciences （《中国科学：信息科学》英文版）第 11 期 MOOP 栏目。该方法通过设计一种图像块的描述子，从更为宏观的角度对人群行为进行了表示与理解；通过结合 Latent Dirichlet Allocation 模型和 Markov 随机场，深入探究人群中的运动模式；通过利用类内间距的概念，可以自动确定群组数目以及最优的群组划分。欲了解更多研究工作的细节，请点击以下视频，看看作者是如何来揭秘的吧！
实验结果表明，该方法在取得较高群组检测准确率的同时，在群组数目估计方面也取得了更为准确的结果。点击以下视频，观看实验演示结果！
了解研究详情，请读原文:
Patch-based topic model for group detection.
Mulin CHEN, Qi WANG, Xuelong LI
Sci China Inf Sci, 2017, 60(11): 113101
doi: 10.1007/s11432-017-9237-1
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