融合运动轨迹特征的多模态群体行为识别方法

王世辉; 祝永新; 汪辉; 郑小盈

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融合运动轨迹特征的多模态群体行为识别方法

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群体行为识别从群体层面出发,研究群体的行为及个体的动作并进行分类.准确的群体行为识别结果对安防监控、体育视频分析等领域有重要意义.针对目前基于LSTM的群体行为识别无法充分挖掘个体间在群体层面时空特征的问题,提出一种基于LSTM-Transformer的群体-个体时空特征融合群体行为识别模型.在此基础上,首次将运动轨迹特征融入群体行为识别中,提出融合运动轨迹特征的群体行为识别模型,进一步提升模型的识别效果.实验结果表明,相比现有基于LSTM的模型,所提出模型的群体行为识别准确率提升8.3%,个体动作识别准确率提升2.1%;相比基于GCN的模型,所提出模型不仅识别效果有所提升,而且可应对群体人数变化的场景.

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来源
《微电子学与计算机》 |2021年第11期|7-13|共7页
作者
王世辉; 祝永新; 汪辉; 郑小盈;
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作者单位

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

中国科学院大学;

北京100049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
群体行为识别; 多模态; 自注意力机制; 长短时记忆网络;

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