发明 基于关键时空信息驱动和组群共现性结构化分析的组群行为识别方法
组群行为识别 人体行为识别 计算机视觉 （组群行为识别 计算机视觉） 1人
G06V40/20 G06V10/764 G06V20/40 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/0442 G06N3/06 G06N3/08
摘要：本发明公开一种基于关键时空信息驱动和组群共现性结构化分析的组群行为识别方法，1)基于关键人物候选子网络获得组群中每个成员的重要性权重；2)将个人重要性权重和边界框特征输入至主网络CNN，获得输入到层叠LSTM网络的空间特征；3)以2)的输出作为输入进行共现性特征建模，通过对层叠LSTM内部神经元分组，实现不同的组学习不同的共现性特征，获得组群特征；4)将边界框特征输入到关键时间片段候选子网络进行特征提取，获得当前帧的重要性权重；5)将3)中获得的组群特征和4)中获得的当前帧的的重要性权重相结合获得当前帧的组群特征，并将其输入到softmax进行组群行为识别，完成分类任务。本方案基于关键时空信息提取组群重要成员特征以及关键的场景帧，并结合共现性处理组群行为内部的交互信息，实现组群行为识别精度的提升。
