: En jämförelse mellan en återgivning av verkliga crowd data (a) och stillbilder från tre olika simuleringsalgoritmer som tillämpas på samma scenario (b-d). Vår entropimetriska metod används för att mäta likheten mellan simuleringsalgoritm och verkliga data. Ett litet värde på mätvärdet, som i d, indikerar en bättre överensstämmelse med datan. Skillnader mellan simuleringarna markeras med cirklar. Vi presenterar en informationsteoretisk metod för att mäta likheten mellan en given uppsättning observerade, verkliga data och visuell simuleringsteknik för aggregerade crowdrörelser av ett komplext system som består av många enskilda agenter. Denna metriska använder en tvåstegsprocess för att kvantifiera en simulators förmåga att reproducera de kollektiva beteenden i hela systemet, som observerats i den inspelade realworld data. För det första används Bayesian inference för att uppskatta simuleringen tillstånd som bäst motsvarar de observerade data, sedan en maximal sannolikhet estimator används för att approximera förutsägelsefelen. Denna process itereras med hjälp av EM-algoritmen för att producera en robust statistisk uppskattning av storleken på det förutsägelsefel som mäts med dess entropi (mindre är bättre). Denna metrisk fungerar som en simulator-till-data likhetsmätning. Vi utvärderade mätvärdet i form av robusthet mot sensorbrus, överensstämmelse mellan olika datauppsättningar och simuleringsmetoder samt korrelation till perceptuella mätvärden.
Guy och Al. I REF föreslogs modeller för att mäta likheten mellan en given uppsättning observerade (verkliga) data och en visuell simuleringsteknik för att generera crowd motioner.
A statistical similarity measure for aggregate crowd dynamics
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}