論文の概要: Informative Scene Decomposition for Crowd Analysis, Comparison and Simulation Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14107v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 12:03:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:25:53.317354
• Title: Informative Scene Decomposition for Crowd Analysis, Comparison and Simulation Guidance
• Title（参考訳）: 群衆分析・比較・シミュレーション指導のための情報的シーン分解
• Authors: Feixiang He, Yuanhang Xiang, Xi Zhao, He Wang
• Abstract要約: 群衆シミュレーションは、グラフィックを含むいくつかの分野において中心的なトピックである。 クラウドデータの急増に伴い、このようなボトルネックに対処する必要がある。 この問題に包括的に対処する新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.000622844914272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd simulation is a central topic in several fields including graphics. To achieve high-fidelity simulations, data has been increasingly relied upon for analysis and simulation guidance. However, the information in real-world data is often noisy, mixed and unstructured, making it difficult for effective analysis, therefore has not been fully utilized. With the fast-growing volume of crowd data, such a bottleneck needs to be addressed. In this paper, we propose a new framework which comprehensively tackles this problem. It centers at an unsupervised method for analysis. The method takes as input raw and noisy data with highly mixed multi-dimensional (space, time and dynamics) information, and automatically structure it by learning the correlations among these dimensions. The dimensions together with their correlations fully describe the scene semantics which consists of recurring activity patterns in a scene, manifested as space flows with temporal and dynamics profiles. The effectiveness and robustness of the analysis have been tested on datasets with great variations in volume, duration, environment and crowd dynamics. Based on the analysis, new methods for data visualization, simulation evaluation and simulation guidance are also proposed. Together, our framework establishes a highly automated pipeline from raw data to crowd analysis, comparison and simulation guidance. Extensive experiments and evaluations have been conducted to show the flexibility, versatility and intuitiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: 群衆シミュレーションはグラフィックを含むいくつかの分野において中心的なトピックである。 高忠実度シミュレーションを実現するため、分析やシミュレーションガイダンスにデータが頼りになってきた。 しかし、実世界のデータはノイズが多く、混在し、構造化されていないため、効果的な分析が難しいため、十分に活用されていない。 クラウドデータの急増に伴い、このようなボトルネックに対処する必要がある。 本稿では,この問題を包括的に解決する新しい枠組みを提案する。 管理されていない分析方法に集中する。 本手法は,多次元情報(空間,時間,ダイナミクス)を高度に混合した入力生・雑音データとして,これらの次元間の相関関係を学習して自動的に構成する。 これらの次元とそれらの相関関係は、時間的および動的プロファイルを持つ空間の流れとして表されるシーン内の活動パターンからなるシーンセマンティクスを完全に記述している。 分析の有効性とロバスト性は、ボリューム、持続時間、環境、群集のダイナミクスに大きな変化があるデータセットで検証されている。 また,データ可視化,シミュレーション評価,シミュレーション指導のための新しい手法を提案する。 このフレームワークは,生データからクラウド分析,比較,シミュレーションガイダンスに至るまで,高度に自動化されたパイプラインを構築する。 フレームワークの柔軟性,汎用性,直感性を示すために,広範な実験と評価が行われてきた。

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