Оценка флуктуационных характеристик распределённых объектов на основе оптического потока

Main Article Content

Александр Михайлович Синица

Аннотация

Предложен метод оценки флуктуационных характеристик распределённых объектов на основе флуктуационного анализа в предположении, что оценка оптического потока является аналогом приращений случайного блуждания. Достоверность и применимость метода проверены в двух вычислительных экспериментах. Первый эксперимент посвящён анализу броуновского движения компактного объекта. Во втором подтверждена адекватность метода для оценки динамических характеристик пространственно-распределённого флуктуирующего объекта. В рамках обоих экспериментов контроль показателя Херста осуществлен методом флуктуационного анализа с исключением тренда. Полученные результаты указывают на потенциальную применимость метода и необходимость его дальнейшей оптимизации с целью повышения робастности.

Article Details

Как цитировать
Синица, А. М. «Оценка флуктуационных характеристик распределённых объектов на основе оптического потока». Электронные библиотеки, т. 28, вып. 2, апрель 2025 г., сс. 415–431, doi:10.26907/1562-5419-2025-28-2-415–431.

Библиографические ссылки

1. Fick A. Ueber Diffusion // Ann Phys. John Wiley & Sons, Ltd, 1855. Vol. 170, № 1. P. 59–86.
2. Einstein A. Über die von der molekularkinetischen Theorie der Wärme geforderte Bewegung von in ruhenden Flüssigkeiten suspendierten Teilchen // Ann Phys. 1905. Vol. 4, t. 17.
3. von Smoluchowski M. Zur kinetischen Theorie der Brownschen Molekular-bewegung und der Suspensionen // Ann Phys. John Wiley & Sons, Ltd, 1906. Vol. 326, № 14. P. 756–780.
4. Hurst H.E. Long-Term Storage Capacity of Reservoirs // Transactions of the American Society of Civil Engineers. American Society of Civil Engineers, 1951. Vol. 116, № 1. P. 770–799.
5. Peng C.K. et al. Mosaic organization of DNA nucleotides // Phys Rev E. American Physical Society, 1994. Vol. 49, № 2. P. 1685.
6. Selmeczi D. et al. Cell motility as persistent random motion: Theories from ex-periments // Biophys J. Biophysical Society, 2005. Vol. 89, № 2. P. 912–931.
7. Huda S. et al. Lévy-like movement patterns of metastatic cancer cells revealed in microfabricated systems and implicated in vivo // Nature Communications 2018 9:1. Nature Publishing Group, 2018. Vol. 9, № 1. P. 1–11.
8. Bogachev M.I., Eichner J.F., Bunde A. Effect of nonlinear correlations on the sta-tistics of return intervals in multifractal data sets // Phys Rev Lett. American Physical Society, 2007. Vol. 99, № 24. P. 240601.
9. Reynolds A.M. Scale-free animal movement patterns: Lévy walks outperform fractional Brownian motions and fractional Lévy motions in random search sce-narios // J Phys A Math Theor. IOP Publishing, 2009. Vol. 42, № 43. P. 434006.
10. Bearup D. et al. Revisiting Brownian motion as a description of animal move-ment: a comparison to experimental movement data // Methods Ecol Evol. John Wiley & Sons, Ltd, 2016. Vol. 7, № 12. P. 1525–1537.
11. Torney C.J., Morales J.M., Husmeier D. A hierarchical machine learning frame-work for the analysis of large scale animal movement data // Mov Ecol. BioMed Central Ltd, 2021. Vol. 9, № 1. P. 1–11.
12. Hooten M.B., Johnson D.S. Basis Function Models for Animal Movement // J Am Stat Assoc. Taylor & Francis, 2017. Vol. 112, № 518. P. 578–589.
13. Yuan N. et al. Detrended Partial-Cross-Correlation Analysis: A New Method for Analyzing Correlations in Complex System // Scientific Reports 2015 5:1. Nature Publishing Group, 2015. Vol. 5, № 1. P. 1–7.
14. Bogachev M.I. et al. Understanding the complex interplay of persistent and anti-persistent regimes in animal movement trajectories as a prominent characteris-tic of their behavioral pattern profiles: Towards an automated and robust model based quantification of anxiety test dat // Biomed Signal Process Control. 2023. Vol. 81.
15. Lyanova A.I. et al. Animal Movement Pattern Model Identification based on Detrended Fluctuation Analysis // 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, SIBIRCON 2022. 2022.
16. Bogachev M. et al. Video-based marker-free tracking and multi-scale analysis of mouse locomotor activity and behavioral aspects in an open field arena: A per-spective approach to the quantification of complex gait disturbances associated with Alzheimer’s disease // Front Neuroinform. 2023. Vol. 17.
17. Gonzalez J.J. et al. Robust tracking and segmentation of human motion in an im-age sequence // ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engi-neers Inc., 2003. Vol. 3. P. 29–32.
18. Shi J., Tomasi C. Good features to track // Proceedings of the IEEE Computer So-ciety Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Publ by IEEE, 1994. P. 593–600.
19. Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Applica-tion to Stereo Vision. 1981. Vol. 2. P. 674–679.
20. Farnebäck G. Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artifi-cial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Springer, Berlin, Heidel-berg, 2003. Vol. 2749. P. 363–370.
21. Guan S., Li H., Zheng W.S. Unsupervised learning for optical flow estimation us-ing pyramid convolution LSTM // Proc (IEEE Int Conf Multimed Expo). IEEE Computer Society, 2019. Vol. 2019-July. P. 181–186.
22. Hurst H.E. A Suggested Statistical Model of some Time Series which occur in Na-ture // Nature 1957 180:4584. Nature Publishing Group, 1957. Vol. 180, № 4584. P. 494–494.
23. Kasdin N.J. Discrete Simulation of Colored Noise and Stochastic Processes and 1/fα Power Law Noise Generation // Proceedings of the IEEE. 1995. Vol. 83, № 5. P. 802–827.