摘要：本文提出了一种能够分析多摄像机非重叠视域中运动目标行为之间时空相关性的方法。该方法基于特征空间中目标活动模式的相似性和活动空间的关联性，将摄像机网络中每个视域分为多个有意义的语意活动区域；利用交叉核典型相关分析（XKCCA ）分析语意活动区域之间的时空相关性，得到摄像机网络的拓扑关系，该拓扑关系能够反映目标在跨摄像机的语意区域之间运动的时空信息；将这些信息有效地融入到跨摄像机的目标再确认过程中，有利于排除虚假目标，提高跨摄像机目标再确认的准确度。与现有的方法相比，本文方法不依赖于个体目标的跟踪，实验结果表明本方法在复杂、拥挤、低帧频和低分辨率的多摄像机视频监控网络中能够有效地理解和分析视频内容，更准确的实现跨摄像机目标再确认。

关键词：语意区域划分 核典型相关性分析 多摄像机视域内容理解 

单位：合肥工业大学计算机与信息学院; 安徽合肥230009