基于注意力机制的群组行为识别方法

王传旭; 龚玉婷

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基于注意力机制的群组行为识别方法

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在基于视频图像的群组行为识别方法中,传统的深度学习方法大多使用标准(最大/平均)池化操作对卷积特征进行处理,并且未考虑群组行为中的关键人物对群组行为分类的重要性.针对以上问题,本文提出一种基于注意力机制的模型来检测群组行为视频中的行为,重点关注活动中的关键人物,根据注意力权重的不同分配动态地对卷积特征进行池化,最终正确识别视频图像中的群组行为.此模型在群组行为数据集CAD (Collective activity dataset)和CAE(Collective activity extended dataset)上的识别准确率优于许多使用标准池化结构的现有模型.

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来源
《数据采集与处理》 |2019年第3期|406-413|共8页
作者
王传旭; 龚玉婷;
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作者单位

青岛科技大学信息科学技术学院;

青岛;

266100;

青岛科技大学信息科学技术学院;

青岛;

266100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391;
关键词
群组行为; 图像处理; 注意力机制; 行为识别;

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