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基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究
被引量：
6
1
作者
王传旭
胡小悦
+1 位作者
孟唯佳
闫春娟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期800-807,共8页
提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行...
提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率.
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关键词
组群行为识别
多视觉线索融合
交互上下文建模
全局-局部模型
长短时记忆网络
下载PDF
职称材料
题名
基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究
被引量：
6
1
作者
王传旭
胡小悦
孟唯佳
闫春娟
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
青岛科技大学信息科学技术学院通信教研室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期800-807,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61672305)。
文摘
提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率.
关键词
组群行为识别
多视觉线索融合
交互上下文建模
全局-局部模型
长短时记忆网络
Keywords
group
behavior
recognition
fusion
of
multiple
visual
cues
interactive
context
modeling
global-local
model
long
short-term
memory
network
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究
王传旭
胡小悦
孟唯佳
闫春娟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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