【摘 要】
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在群体分析领域中,图像运动与非运动区域分割对理解大众行为至关重要。在许多研究中,相似的运动可根据位置、彼此邻接、方向及平均速度分割。然而,这样的分割不可能反过来表明各自区域内相同行为类型。本文目的是通过局部测量分割片段内的相互作用/复杂程度,更好地理解大众行为。为此,图像中运动的流动主要由一系列轨迹表达,且图像被分割为诸多六边形单元。根据各单元不同投影角度,可计算出有限时间编织熵(FTBE)值。该
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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在群体分析领域中,图像运动与非运动区域分割对理解大众行为至关重要。在许多研究中,相似的运动可根据位置、彼此邻接、方向及平均速度分割。然而,这样的分割不可能反过来表明各自区域内相同行为类型。本文目的是通过局部测量分割片段内的相互作用/复杂程度,更好地理解大众行为。为此,图像中运动的流动主要由一系列轨迹表达,且图像被分割为诸多六边形单元。根据各单元不同投影角度,可计算出有限时间编织熵(FTBE)值。该值取决于运动轨迹螺旋形结构的复杂性,并展示了行人间相互作用程度。本文将分割片段内所确定的不同复杂度的行为
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