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基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法
被引量:
12
1
作者
丰艳
张甜甜
王传旭
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1269-1275,共7页
针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之...
针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之间的互补作用对它们的群组行为决策输出,提出一种权重自适应调整决策融合算法,对上面两层网络的群组行为类别自适应计算重要性权重,实现决策融合.该方法在CAD和CAE上分别取得了91.4%和97.9%的平均识别精度.
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关键词
群组行为识别
交互关系建模
自适应决策融合
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题名
基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法
被引量:
12
1
作者
丰艳
张甜甜
王传旭
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1269-1275,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.61672305)
国家自然科学基金青年科学基金(No.61702295)。
文摘
针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之间的互补作用对它们的群组行为决策输出,提出一种权重自适应调整决策融合算法,对上面两层网络的群组行为类别自适应计算重要性权重,实现决策融合.该方法在CAD和CAE上分别取得了91.4%和97.9%的平均识别精度.
关键词
群组行为识别
交互关系建模
自适应决策融合
Keywords
group behavior recognition
interaction modeling
adaptive decision fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法
丰艳
张甜甜
王传旭
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
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