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融合时间和空间上下文特征的群体行为识别
文献摘要：
群体行为识别任务中,行为特征具有复杂的时空特性.为了实现有效的行为特征时间编码,本文提出一种融合时间和空间上下文特征的群体行为识别模型.为了分析个体行为特征的时间上下文依赖关系,设计了通道级时间上下文模块,该模块对个体特征的多个通道进行时间平移;分别研究时间延迟移动、时间双向移动、时间循环双向移动的3种策略,并讨论各种策略下通道比例对时间上下文估计的作用.其次,构建了基于融合通道级时间上下文特征的空间图模型,用于对个体空间上下文的编码.该模型使用外观和位置估计初步的个体之间的空间上下文关系,并进一步设计多图策略,来估计多种可能的个体之间的关系.最后,对图模型编码的个体特征,使用个体池化获得群体特征,并使用多层感知器来识别群体行为.本文方法在Volleyball和Collective Activity数据集上优于现有群体行为识别方法,设计的时间上下文特征具有良好个体行为编码能力.
文献关键词：
群体行为识别;时间上下文;时间位移策略;空间上下文;多图模型
中图分类号：
作者姓名：
李骏;程雅儒;谢昭;孙永宣;吴克伟;武金金
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥230601;合肥工业大学 工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]李骏;程雅儒;谢昭;孙永宣;吴克伟;武金金-.融合时间和空间上下文特征的群体行为识别)[J].智能计算机与应用,2022(09):45-49,55
A类：
时间位移策略,多图模型
B类：
空间上下文,上下文特征,群体行为识别,行为特征,时空特性,时间编码,识别模型,个体行为,时间上下文,上下文依赖,依赖关系,个体特征,平移,时间延迟,时间循环,合通,模型使用,位置估计,模型编码,池化,群体特征,多层感知器,Volleyball,Collective,Activity,好个,编码能力
AB值：
0.28703
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