基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Group Activity Recognition Method Based on Pseudo 3D Residual Network and Interaction Modeling
针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之间的互补作用对它们的群组行为决策输出,提出一种权重自适应调整决策融合算法,对上面两层网络的群组行为类别自适应计算重要性权重,实现决策融合.该方法在CAD和CAE上分别取得了91.4％和97.9％的平均识别精度.
丰艳;张甜甜;王传旭
青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛 266061青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛 266061青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛 266061
信息技术与安全科学
群组行为识别交互关系建模自适应决策融合
《电子学报》 2020 (7)
1269-1275,7
国家自然科学基金面上项目(No.61672305)国家自然科学基金青年科学基金(No.61702295)
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