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

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.