基于区域特征融合网络的群组行为识别

• 作者: 杨兴明 范楼苗
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 群组行为识别 空间信息 区域特征 卷积神经网络(CNN) 长短时记忆网络(LSTM)
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 1116-1121
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201912007

摘要

针对目前群组行为识别方法未充分利用场景空间信息和计算复杂度较高的问题,文中提出基于区域特征融合的群组行为识别方法.首先,利用卷积神经网络提取场景的区域特征.再将场景区域特征依据空间位置分离、排列、组合成一系列区域特征序列.最后,利用长短时记忆网络融合区域特征序列,同时综合多层次和多模态策略提升方法效果.在Collective、Volleyball数据集上的实验表明文中方法性能较优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨兴明	合肥工业大学计算机与信息学院	36	239	9.0	13.0
2	范楼苗	合肥工业大学计算机与信息学院	3	0	0.0	0.0