Abstrakt. I detta dokument behandlas problemet med att erkänna och lokalisera sammanhängande aktiviteter för en grupp människor, så kallade kollektiva aktiviteter, i video. Relaterat arbete har hävdat fördelarna med att fånga långsiktiga och högre ordning beroenden bland videofunktioner för robust igenkänning. I detta syfte formulerar vi en ny djupmodell, Hierarkisk Random Field (HiRF). HiRF-modeller endast hierarkiska beroenden mellan modellvariabler. Detta innebär i praktiken att modellera högre ordning tidsmässiga beroenden av videofunktioner. Vi specificerar en effektiv slutsats av HiRF som itererar i varje steg linjär programmering för att uppskatta latenta variabler. Inlärning av HiRF parametrar specificeras inom max-marginal ram. Vår utvärdering av referensdata för ny kollektiv aktivitet och kollektiv aktivitet visar att HiRF ger överlägsen igenkänning och lokalisering jämfört med den senaste tekniken.
Amer m.fl. I REF föreslogs en hierarkisk slumpmässig fältbaserad modellering av högre tidsmässiga beroenden av videofunktioner.
HiRF: Hierarchical Random Field for Collective Activity Recognition in Videos
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}