场景关系图学习的群组行为识别
Scene relation graph network for group activity recognition
合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601
摘要
为解决群组行为识别中复杂个体关系描述不准确，造成的个体关系推理不可靠的问题，关注于面向个体、群体、场景三个方面来构建场景关系图，提出场景关系图网络用于实现群组行为识别。该网络包括特征提取模块、场景关系图推理模块以及分类模块。特征提取模块通过卷积神经网络提取个体特征、群组特征、和场景特征。为了充分描述场景对于个体和群组描述的影响，场景关系图推理模块通过使用两分支网络分别建立个体—场景关系图以及群组—场景关系图帮助学习个体特征和群组特征。场景关系图推理同时考虑了个体特征对群组特征的影响，并引入了跨分支关系。分类模块用于将个体特征和群体特征进行分类预测。实验结果显示该方法在volleyball和collective activity数据集上的群组识别准确率分别提升了1.1%和0.5%，证实了提出的场景关系图在描述个体特征和群组特征上的有效性。
基金项目
安徽省重点研究与开发计划资助项目(202004d07020004)
安徽省自然科学基金资助项目(2108085MF203)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2021GDSK0072,JZ2021HGQA0219)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0828
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3173-3179
文章编号: 1001-3695(2023)10-045-3173-07
发布历史
[2023-03-16] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
焦畅, 吴克伟, 于磊, 等. 场景关系图学习的群组行为识别 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3173-3179. (Jiao Chang, Wu Kewei, Yu Lei, et al. Scene relation graph network for group activity recognition [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3173-3179. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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