基于语义与统计进化计算的视频非线性运动分析与合成

感知和认识运动是生物视觉系统最基本功能之一，研究具有生物学基础的运动感知模型在计算机视觉研究中具有非常重要的地位。本研究以统计学习的Bayesian机(Bayesian分析＋MCMC计算)为基础，结合概率图模型，建立视频中运动数据的非线性表示模型；在模型的学习和推理中引入模拟进化计算中的"优胜劣汰"的思想，设计高效的统计进化计算方法；并基于上述运动表示模型与计算方法研究视频分析中多目标跟踪、非线性动力学行为的分类与学习、分析与合成等三个主要问题。本研究从时间连续的观测数据-视频数据出发，通过统计学习方法分析运动的动力学特性，研究运动特征选择和绑定（Binding）问题，建立起数据的统计描述模型，然后利用此描述模型完成运动模式的分类、匹配以及自动产生合成逼近真实的、所期望的运动数据，这对于实现在高水平语义基础上的视频分析与合成、多媒体技术具有重要的理论和实际应用价值。