一种考虑群组数目和个体间关系矩阵的视频人群分组方法

本发明提供了一种考虑群组数目和个体间关系矩阵的视频人群分组方法。在一个人群中，存在若干没有个体重叠的群组。在一段时间内，同一个群组中的个体具有相似的行为，并且他们的位置信息具有时间一致性。本发明主要围绕两个方面展开：首先，在连续视频帧中，提取人群中个体的动作序列特征和运动轨迹特征，并使用二者的组合特征表征个体的行为信息。其次，用图作为人群的表示方式，节点对应个体且使用动作序列特征和运动轨迹特征作为节点的属性，边表示个体间的联系，构造个体间的相似度矩阵，使用前馈网络实现人群中的组数预测和个体间关系矩阵的预测。利用无监督聚类方法完成视频人群分组。在Social‑CAD数据集上，分组结果的兰德系数达到0.8113。