Detta dokument presenterar en djup neural-nätverksbaserad hierarkisk grafisk modell för individuell och gruppaktivitetsigenkänning i övervakningsscener. Djupa nätverk används för att känna igen enskilda människors handlingar i en scen. Därefter förfinar en neural-nätverksbaserad hierarkisk grafisk modell de förutsagda etiketterna för varje klass genom att överväga beroenden mellan klasserna. Detta förfining steg efterliknar ett meddelande-passing steg liknande inference i en probabilistisk grafisk modell. Vi visar att detta tillvägagångssätt kan vara effektivt när det gäller erkännande av gruppaktivitet, med den djupa grafiska modellen som förbättrar igenkänningsgraden jämfört med referensmetoder.
Till exempel använder REF djupa nätverk följt av slutsatser med hjälp av en probabilistisk grafisk modell för att känna igen åtgärderna i en grupp.
Deep Structured Models For Group Activity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}