Att förstå gruppaktiviteter från bilder är en viktig men utmanande uppgift. Detta beror på att det finns ett exponentiellt stort antal semantiska och geometriska relationer mellan individer som man måste modellera för att effektivt känna igen och lokalisera gruppaktiviteterna. I stället för att fokusera på att direkt erkänna gruppaktiviteter som de flesta av de tidigare verken gör, förespråkar vi vikten av att införa en mellanliggande representation för modellering grupper av människor som vi kallar strukturgrupper. Sådana grupper definierar hur människor rumsligt interagerar med varandra. Människor kan vara vända mot varandra för att tala, medan andra sitter på en bänk sida vid sida, och vissa kan stå ensamma. I detta dokument bidrar vi med en metod för att identifiera och lokalisera dessa strukturerade grupper i en enda bild trots deras olika synpunkter, antal deltagare och ocklusioner. Vi föreslår att lära sig en ensemble av diskriminerande interaktionsmönster för att koda relationer mellan människor i 3D och införa en ny effektiv iterativ förstärkning algoritm för att lösa detta komplexa inference problem. En fin biprodukt av inferenssystemet är en ungefärlig uppskattning av 3D-layouten av de strukturerade grupperna på scenen. Slutligen bidrar vi med en extremt utmanande ny dataset som innehåller bilder som visar flera personer som utför flera aktiviteter. Omfattande utvärdering bekräftar våra teoretiska resultat.
Observera att REF modellerar grupper av människor i stillbilder.
Discovering Groups of People in Images
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}