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.
I Deng et al. REF ett liknande ramverk används för gruppaktivitetsigenkänning, där en neural nätverk-baserad hierarkisk grafisk modell förfinar person aktionsetiketter och lär sig att förutsäga gruppaktiviteten samtidigt.
Deep Structured Models For Group Activity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}