0 引言

    空巢老人的護(hù)理問題是目前社會的焦點(diǎn)問題之一，針對這類特殊群體的智能看護(hù)系統(tǒng)需求迫切。基于計(jì)算機(jī)視覺的人體行為識別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)人體行為的智能識別，對于特殊群體的智能看護(hù)有著重要意義。鑒于此，特殊人群的智能護(hù)理成為目前人體行為識別研究的新方向。人體行為識別是計(jì)算機(jī)視覺學(xué)科的研究熱點(diǎn)，在視頻監(jiān)控、電影分級、人工智能領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用^[1]。人體行為常用一個(gè)特定的時(shí)間和空間模型來描述，行為識別需要獲取充分的時(shí)空信息來區(qū)分不同的行為類別，同時(shí)還需要處理復(fù)雜的外界環(huán)境因素干擾。然而，人體行為本身極其復(fù)雜，環(huán)境干擾也復(fù)雜多變，因此從視頻中自動識別人體行為還面臨著很大挑戰(zhàn)^[2]。目前的人體行為識別方法主要依據(jù)低層和中層的行為特征來區(qū)分不同行為，譬如全局時(shí)空特征^[3-4]、局部時(shí)空特征^[5-6]、深度感興趣點(diǎn)特征^[7]和梯度直方圖特征^[8-9]等。這些方法在KTH、WEIZANN等簡單行為數(shù)據(jù)集上可以達(dá)到較高的識別率，然而對特殊群體行為的區(qū)分能力有限^[10]。Action Bank^[10]是一種高層的行為特征表示方法，該方法采用許多獨(dú)立的行為檢測子進(jìn)行行為檢測，然后再將檢測輸出轉(zhuǎn)化為特征向量，采用支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）對其進(jìn)行分類，可以有效提高行為識別性能。但是，此方法的識別性能依賴于構(gòu)建的行為模型，而模型構(gòu)建需要人工標(biāo)記大量樣本，人工標(biāo)記難度和工作量很大。詞袋模型（Bag-of-Words，BoW）^[11]是目前比較流行的行為識別方法之一，該方法的主要優(yōu)點(diǎn)是魯棒性強(qiáng)，計(jì)算效率高。但是，該模型只關(guān)注行為的局部特征，難以區(qū)分局部行為類似而整體行為差異巨大的人體行為，譬如采用手部向外用力的特征難以區(qū)分用手推門的動作和用手推人的動作。

    為了提高行為識別算法對特殊群體行為識別的識別率，同時(shí)降低人工標(biāo)記樣本的難度和工作量，本文提出一種主動學(xué)習(xí)與預(yù)測的特殊群體行為識別方法。在現(xiàn)有采用局部時(shí)空特征描述行為的基礎(chǔ)上，構(gòu)建包含行為類別、行為屬性、目標(biāo)屬性、幀內(nèi)特征和幀間特征的行為圖模型及各條邊的勢能函數(shù)，結(jié)合信任傳播算法進(jìn)行行為的類標(biāo)簽預(yù)測，依據(jù)行為頂點(diǎn)的熵和各行為頂點(diǎn)之間的互信息量進(jìn)行主動學(xué)習(xí)，可以有效提高行為識別率和降低人工標(biāo)記樣本的工作量。

1 主動學(xué)習(xí)與預(yù)測方法

    本文提出一種面向特殊群體行為識別的主動學(xué)習(xí)與預(yù)測方法，采用無向圖模型作為行為描述子，依據(jù)信任傳播方法進(jìn)行類標(biāo)簽預(yù)測，依據(jù)信息熵和互信息量構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，主動學(xué)習(xí)行為樣本集，自動生成需要人工標(biāo)記的樣本子集，詳細(xì)描述如下。

1.1 行為描述子

    圖模型（Graph Model，GM）^[12]是采用圖的形式來描述條件獨(dú)立的概率分布，這樣可以將概率分布表示成多個(gè)因子的乘積形式，從而簡化概率分布的計(jì)算。圖模型包含有向圖和無向圖兩類，有向圖模型中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接是有方向的，而無向圖模型中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接沒有方向。在描述行為時(shí)，行為各種特征構(gòu)成的節(jié)點(diǎn)之間的連接并沒有明確的方向，故本文采用無圖模型來描述行為，記為G=(V，E)。其中，V表示圖的頂點(diǎn)集合，E表示圖的邊的集合^[13]。

    在本文中，圖模型的頂點(diǎn)分為五類：

    (1)行為類別頂點(diǎn)：簡記為C，用于描述行為的類別，如奔跑行為、行走行為；

    (2)行為屬性頂點(diǎn)：簡記為A，用于描述行為的屬性，可以由行為分類器的分類得分表示；

    (3)目標(biāo)屬性頂點(diǎn)：簡記為O，用于描述目標(biāo)的屬性，可以由目標(biāo)分類器的分類得分表示；

    (4)幀內(nèi)特征頂點(diǎn)：簡記為X，用于描述行為的單幀特征，如方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征；

    (5)幀間特征頂點(diǎn)：簡記為Y，用于描述行為的視頻相關(guān)性特征，如光流直方圖(Histogram of Optical Flow，HOF)特征。

    這樣，圖模型的頂點(diǎn)集合可以表示為V={C，A，O，X，Y}，如圖1所示。

    E表示圖的邊的集合。本文的設(shè)計(jì)思想是，幀內(nèi)特征輸入分類器P_x后得到目標(biāo)屬性信息，故幀內(nèi)特征頂點(diǎn)X與目標(biāo)屬性頂點(diǎn)O相連接；幀間特征輸入分類器P_y得到行為屬性信息，故幀間特征頂點(diǎn)Y與行為屬性頂點(diǎn)A相連接；行為分類時(shí)需要參考目標(biāo)屬性信息和行為屬性信息，故行為類別頂點(diǎn)C與目標(biāo)屬性頂點(diǎn)O和行為屬性頂點(diǎn)A相連接；另外，考慮到不同行為之間可能存在相關(guān)性，故不同的行為類別頂點(diǎn)C也可以相互連接。于是，行為圖模型邊的集合可以表示為E={C-C，C-A，C-O，A-Y，O-X}，如圖1所示。

    對于一個(gè)視頻片段v_i，本文提取每一幀圖像中時(shí)空興趣點(diǎn)的HOG特征作為幀內(nèi)特征，提取HOF特征作為幀間特征，具體特征提取過程詳見文獻(xiàn)[6]。特征的訓(xùn)練與分類采用SVM方法，詳見文獻(xiàn)[10]，這里不再贅述。本文主要闡述如何采用圖模型對行為和目標(biāo)屬性之間的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行建模，目的是在判定行為類別時(shí)既利用視頻的相關(guān)性信息，又利用目標(biāo)的屬性信息，這樣可以降低各種干擾目標(biāo)的運(yùn)動對行為判決的影響，從而降低行為識別的虛警率。譬如，在利用光流的激烈變化屬性確定了可疑的斗毆行為后，如果發(fā)現(xiàn)可疑斗毆區(qū)域中有多個(gè)人體目標(biāo)出現(xiàn)，那么此處發(fā)生斗毆行為的可信度很大；但如果在可疑斗毆區(qū)域內(nèi)未發(fā)現(xiàn)人體目標(biāo)出現(xiàn)（譬如只有車輛等其他非人體目標(biāo)），那么該區(qū)域發(fā)生斗毆行為的可信度就降低了，此處的激烈光流變化可能是由車輛、樹葉等其他運(yùn)動目標(biāo)的激烈運(yùn)動引起的，故可以判定該區(qū)域未發(fā)生斗毆行為。

    無向圖模型常采用各條邊的勢能函數(shù)來描述，對于本文的行為圖模型G=(V，E)，下面定義各條邊的勢能函數(shù)。

    （1）邊O-X的勢

    對于一個(gè)目標(biāo)屬性頂點(diǎn)o_i，對應(yīng)的HOG特征向量記為x_i，HOG特征的SVM分類器記為P_x。這樣，目標(biāo)屬性頂點(diǎn)O的勢可以用相應(yīng)特征分類器的分類得分代替，表示為：

    （3）邊C-O的勢

邊C-O的勢用于描述行為類別和目標(biāo)屬性的內(nèi)在關(guān)系，可以用行為類別與目標(biāo)屬性同時(shí)出現(xiàn)的頻率（簡記為同現(xiàn)頻率）來表示，為：

其中，α為權(quán)重。為便于計(jì)算，同現(xiàn)頻率可以簡單地用行為類別與目標(biāo)屬性同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)代替，此時(shí)α取值為0.01，且φ(c_i，o_i)的最大值為1，也即當(dāng)φ(c_i，o_i)大于1時(shí)將其置為1。同現(xiàn)頻率越高，表明行為類別與目標(biāo)屬性的關(guān)聯(lián)度越大。譬如，對于騎馬行為常伴隨著人和馬兩類目標(biāo)，也即這兩類目標(biāo)與騎馬行為的同現(xiàn)頻率很高。這樣，對于一個(gè)未知的行為，如果行為分類為騎馬行為的得分較高，同時(shí)又伴隨有人和馬兩類目標(biāo)，那么該行為為騎馬行為的可信度很高。

    （4）邊C-A的勢

    邊C-A的勢用于描述行為類別和行為屬性的內(nèi)在關(guān)系，也可以用行為類別與行為屬性的同現(xiàn)頻率來表示，為：

其中，β為權(quán)重。同現(xiàn)頻率也用行為類別與行為屬性同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)代替，此時(shí)β取值為0.02，同樣地，φ(c_i，a_i)的最大值也為1。需要說明的是，此處權(quán)重β的取值大于權(quán)重α的取值，主要是考慮到與目標(biāo)屬性相比，行為屬性對行為分類的貢獻(xiàn)更大。

    （5）邊C-C的勢

    邊C-C的勢用于描述兩個(gè)行為類別頂點(diǎn)之間的連通性。假設(shè)在一個(gè)時(shí)空距離上的行為是相互關(guān)聯(lián)的，行為類別頂點(diǎn)之間的勢主要由時(shí)間和空間上的距離來描述，表示為：

1.2 類標(biāo)簽預(yù)測

    信任傳播（Belief Propagation，BP）算法采用局部消息傳遞來擴(kuò)散信任度，可以很好地解決標(biāo)簽離散情況下的樣本標(biāo)記問題。本文采用BP算法計(jì)算行為類別頂點(diǎn)C的后驗(yàn)概率，預(yù)測類標(biāo)簽。具體地，在每一次迭代過程中，信任頂點(diǎn)依據(jù)其鄰居頂點(diǎn)收到的消息進(jìn)行更新。對于任一頂點(diǎn)c_i∈C，其鄰居頂點(diǎn)集合記為C_N(c_i)，從頂點(diǎn)c_i到其鄰居頂點(diǎn)的消息可以表示為：

其中：

    選擇邊緣概率最大的類標(biāo)簽作為頂點(diǎn)c_i預(yù)測的類標(biāo)簽。

1.3 主動學(xué)習(xí)與預(yù)測

    考慮到特殊群體行為的多樣性和場景的多變性，在訓(xùn)練階段人工標(biāo)記行為類別是非常困難的。本文采用主動學(xué)習(xí)策略來降低人工標(biāo)記的難度。

    給定一組已標(biāo)記的樣本集L和一組未標(biāo)記的樣本集U，以及行為類別數(shù)N。為降低人工標(biāo)記難度，已標(biāo)記樣本集中的元素?cái)?shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于未標(biāo)記樣本集中元素?cái)?shù)量。對于未標(biāo)記樣本集中的元素，結(jié)合圖模型和主動學(xué)習(xí)策略從中主動選取需要人工標(biāo)記的樣本子集S^*?；舅悸肥牵菏紫?，按照前述方法構(gòu)建圖模型G，并計(jì)算任一c_i∈U的邊緣分布p(c_i)；然后，計(jì)算c_i的熵，表示為：

    在信息論中，熵越大說明信息的不確定性越大，對應(yīng)的信息量越豐富。很明顯，信息量越豐富的樣本越需要專家進(jìn)行標(biāo)記。因此，本文將熵最大作為選取需人工標(biāo)記的子集S^*的依據(jù)之一。

    另外，考慮到在許多應(yīng)用中，各行為樣本可能相互關(guān)聯(lián)，這樣，c_i的邊緣分布可能受鄰居頂點(diǎn)集合中的其他頂點(diǎn)影響。本文采用互信息量來描述兩個(gè)頂點(diǎn)之間的相互影響，表示為：

    互信息量越大，說明兩個(gè)頂點(diǎn)之間的相互影響越大。這樣情況下，如果知道其中一個(gè)頂點(diǎn)的標(biāo)簽，另一個(gè)頂點(diǎn)的標(biāo)簽受其影響很大，可以依據(jù)其標(biāo)簽在圖模型上進(jìn)行可靠的預(yù)測。換言之，不需要同時(shí)人工標(biāo)記兩個(gè)相互影響的頂點(diǎn)。因此，本文將互信息量最小作為選取需人工標(biāo)記的子集S^*的另一依據(jù)。

    綜合所述，本文依據(jù)熵最大和互信息量最小兩個(gè)準(zhǔn)則選取需人工標(biāo)記的子集S^*?；静襟E為：

    (1)給定擬選取的S^*的元素個(gè)數(shù)K，S^*初始為空；

    (2)對任一c_i∈U，計(jì)算熵H(c_i)，并按由大到小的順序進(jìn)行排序，排序后的集合記為As；

    (3)如果S^*中元素個(gè)數(shù)小于K，選取As中第一位數(shù)據(jù)對應(yīng)的頂點(diǎn)c_x，加入集合S^*；否則，結(jié)束S^*的搜索過程，輸出S^*；

    (4)計(jì)算c_x與其所有相鄰頂點(diǎn)的互信息量M(c_x,c_y)，選取信息量最小的頂點(diǎn)c_y，加入集合S^*。

    對于得到的最優(yōu)子集S^*，需要專家進(jìn)行標(biāo)記。標(biāo)記之后，再針對S^*上的頂點(diǎn)進(jìn)行類別預(yù)測，這樣與這些頂點(diǎn)相鄰的頂點(diǎn)得到的標(biāo)簽可信度更高。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本節(jié)對本文方法和目前主流的行為識別方法進(jìn)行對比分析，首先介紹實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集和對比算法，然后展示和分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與對比算法

    目前公開的行為識別數(shù)據(jù)集中，與特殊群體智能看護(hù)相關(guān)的行為識別數(shù)據(jù)集只有一個(gè)，是ADL數(shù)據(jù)集^[13]。該數(shù)據(jù)集是由Rirsiavash建立的人體日常行為數(shù)據(jù)集，主要用于研究特殊人群的智能輔助系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)集包含10個(gè)類別的日常行為，詳見表1。其中，每類行為都由5個(gè)不同的人體完成，且每個(gè)行為重復(fù)進(jìn)行3次。部分行為示例如圖2所示。

    目前在該數(shù)據(jù)集下測試結(jié)果排名靠前的算法見文獻(xiàn)[13]-[17]。本文直接引用相應(yīng)文獻(xiàn)中的識別率指標(biāo)進(jìn)行對比分析。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文采用該領(lǐng)域常用的識別率和分類混淆矩陣來評價(jià)算法性能。表2展示了ADL數(shù)據(jù)集下不同算法的識別率指標(biāo)，圖3展示了ADL數(shù)據(jù)集下本文算法的分類混淆矩陣。其中，對比算法的性能指標(biāo)取自相應(yīng)文獻(xiàn)。

    需要指出的是，本文算法在訓(xùn)練時(shí)，每類行為選擇4個(gè)視頻片段進(jìn)行學(xué)習(xí)，主動學(xué)習(xí)階段的參數(shù)K取值為2，也即每類行為只選擇2個(gè)視頻片段進(jìn)行人工標(biāo)記，其余視頻片段采用本文的主動學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練。

    分析以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

    （1）從表2可以看出，本文算法在ADL行為數(shù)據(jù)集下的識別率都是最高的，比相應(yīng)數(shù)據(jù)集下現(xiàn)有測試算法高出一個(gè)百分點(diǎn)以上。可見，本文方法提高了特殊群體行為識別的識別率指標(biāo)。

    （2）從圖3可以看出，在ADL數(shù)據(jù)集下的10個(gè)行為類別中，本文方法僅在2個(gè)行為類別上存在錯(cuò)分現(xiàn)象，低于識別率次高的文獻(xiàn)[16]所述方法?？梢?，本文方法區(qū)分不同行為的能力強(qiáng)，對群體復(fù)雜行為的混淆率低。

    （3）對于ADL行為數(shù)據(jù)集，本文方法在識別率高于其他對比算法的情況下，人工標(biāo)記的樣本數(shù)量小于其他對比算法，如識別率次高的文獻(xiàn)[16]中每類行為需要標(biāo)記16個(gè)樣本。這樣在實(shí)際應(yīng)用過程中，本文方法可以從海量視頻中主動學(xué)習(xí)行為類別，大幅降低人工標(biāo)記樣本的難度和工作量。

    綜上所述，本文方法不僅提高了特殊群體行為識別的識別率，而且增強(qiáng)了不同行為的區(qū)分能力，同時(shí)需要人工標(biāo)記的樣本數(shù)量少。

3 結(jié)束語

    本文提出了一種基于主動學(xué)習(xí)與預(yù)測的特殊群體行為識別方法，主要設(shè)計(jì)思路包括兩個(gè)方面：(1)在行為描述方面，將視頻的幀內(nèi)特征、幀間特征、目標(biāo)屬性、行為屬性和行為類別組合在一起，構(gòu)建成行為的無向圖模型，這樣在行為識別時(shí)可以綜合利用多層次的關(guān)聯(lián)性特征，減少了單純依靠部分特征引起的虛警現(xiàn)象，增強(qiáng)了特征的區(qū)分能力，提高了行為識別算法對特殊群體行為識別的識別率；(2)在學(xué)習(xí)過程中采用主動學(xué)習(xí)方法，以行為類別頂點(diǎn)的熵最大和行為類別頂點(diǎn)之間的互信息量最小為準(zhǔn)則進(jìn)行主動學(xué)習(xí)，降低了人工標(biāo)記樣本的數(shù)量和難度。通過在國際上通用的ADL行為數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，證實(shí)本文方法可以提高行為識別算法對特殊群體行為識別的識別率，降低不同行為間的分類混淆現(xiàn)象，同時(shí)降低了需人工標(biāo)記的樣本數(shù)量。

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作者信息:

陳凡健

(茂名職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程系，廣東 茂名525000)