Abstrakt. Vi presenterar en sammanhängande, diskriminerande ram för att samtidigt spåra flera personer och uppskatta deras kollektiva aktiviteter. I stället för att behandla de två problemen separat grundar sig vår modell på intuitionen att det finns ett starkt samband mellan en persons rörelse, deras verksamhet och andra närliggande människors rörelse och aktiviteter. Istället för att direkt koppla lösningarna till dessa två problem, introducerar vi en hierarki av aktivitetstyper som skapar en naturlig utveckling som leder från en specifik persons rörelse till verksamheten i gruppen som helhet. Vår modell är kapabel att gemensamt spåra flera personer, erkänna individuella aktiviteter (atomiska aktiviteter), samspelet mellan par av människor (interaktionsaktiviteter), och slutligen beteendet hos grupper av människor (kollektiva aktiviteter). Vi föreslår också en algoritm för att lösa detta annars svåråtkomliga gemensamma inference problem genom att kombinera tro förökning med en version av grenen och bunden algoritm utrustad med heltal programmering. Experimentella resultat på utmanande videodata visar våra teoretiska påståenden och visar att vår modell uppnår de bästa kollektiva aktivitetsklassificeringsresultaten hittills.
Choi m.fl. I REF införs en verksamhetshierarki som modellerar gruppernas beteende.
A unified framework for multi-target tracking and collective activity recognition
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}