使用概率分布函数来模拟行为的方法和装置制造方法及图纸

公开了用于模拟人类或其它动画对象的行为模式以及检测对重复行为模式的破坏的方法和装置。随着时间观察一个或多个人的行为，并且在多维空间记录了所述行为的特征。随时间的推移，多维数据提供了对人类行为模式的指示。就时间、地域和行为而言是重复的行为，诸如睡觉、吃饭，在多维数据中将表现出高斯型曲线分布或集群。可以使用已知的高斯型曲线或集群技术分析概率分布函数以识别重复行为模式及其特征，诸如平均值或方差。可以检测出重复行为模式的偏差，并且如果适当可以触发警报。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉系统，尤其涉及通过观察行为模式来识别事件的行为模拟和检测的方法和系统。计算机视觉技术正广泛用于自动检测或区分图像中的物体或事件。例如，行为模拟技术通常应用于识别人类行为模式。通常，行为分析和模拟系统首先获知行为模式，然后检测所述行为模式的偏差。一般来说，传统行为分析技术关注的是异常事件的检测。行为模拟中大多数现有工作关注的是将轨迹模拟成概率分布或隐马尔可夫模型(HMM)。一旦轨迹被模拟了，目标就是预测物体的轨迹以及检测“异常”轨迹。例如，轨迹分析技术已经应用于观察在特定区域中行走的人的轨迹，并且之后如果轨迹显示有人进入受限制的区域内，则产生警报。虽然传统轨迹分析技术在许多安全应用方面表现良好，但是这种轨迹分析技术对于其它应用(例如家庭监测)的有效性和价值值得怀疑。尤其是，当行为模拟系统正在监测一个或多个特定人的行为时，例如远程监测处于家庭环境的老人时，最相关的信息是这个人的当前位置或行为，而不是这个人如何到达他或她的当前位置或行为。因此需要这样的行为模拟和检测的方法和系统，该方法和系统通过观察行为模式以及检测对重复行为模式的破坏来识别事件。通常所公开的方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种模拟动画对象的行为的方法，所述方法包括步骤：获得多个图像；从所述多个图像中提取多个特征；以及在多维空间中分析所述多个提取特征。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：M特拉科维，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]