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基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究被引量：6: 1; 作者王传旭胡小悦 +1 位作者孟唯佳闫春娟《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期800-807,共8页; 提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行... 展开更多; 关键词组群行为识别多视觉线索融合交互上下文建模全局-局部模型长短时记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法被引量：5: 2; 作者王传旭薛豪《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1465-1471,共7页; 提出一种以"关键人物"为核心,使用门控融合单元(GFU,Gated Fusion Unit)进行特征融合的组群行为识别框架,旨在解决两个问题:①组群行为信息冗余,重点关注关键人物行为特征,忽略无关人员对组群行为的影响;②组群内部交互行为复... 展开更多; 关键词组群行为识别关键人物建模交互特征建模门控融合单元; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于合作与竞争交互关系的组群行为识别算法被引量：1: 3; 作者王传旭林晓萌林国丞《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期109-120,共12页; 针对目前群组成员交互关系建模中缺乏清晰的高层语义描述,提出了一种基于“合作与竞争”交互关系建模的群组行为识别。首先利用弱监督方法实现对群组整体成员的自动分组和关系判断,即利用IAP(improved affinity propagation)算法实现对... 展开更多; 关键词组群行为识别合作与竞争关系弱监督模块半监督模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核心人物和交互关系建模的群组行为识别被引量：3: 4; 作者刘继超刘云王传旭《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第3期98-106,共9页; 提出了一种层级关系网络与关键人物检测相结合的群组行为识别方法。首先从空间CNN和时间CNN提取每个群组成员的时空特征,经LSTM后进一步利用视频的长时序上下文关系,形成组群的时空级联特征;然后利用层级关系网络捕获群组成员交互关系,... 展开更多; 关键词组群行为识别核心人物建模交互关系建模 CNN LSTM; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究被引量：6: 1; 作者王传旭胡小悦孟唯佳闫春娟; 机构青岛科技大学信息科学技术学院青岛科技大学信息科学技术学院通信教研室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期800-807,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61672305)。; 文摘提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率.; 关键词组群行为识别多视觉线索融合交互上下文建模全局-局部模型长短时记忆网络; Keywords group behavior recognition fusion of multiple visual cues interactive context modeling global-local model long short-term memory network; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法被引量：5: 2; 作者王传旭薛豪; 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8期1465-1471,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61672305)。; 文摘提出一种以"关键人物"为核心,使用门控融合单元(GFU,Gated Fusion Unit)进行特征融合的组群行为识别框架,旨在解决两个问题:①组群行为信息冗余,重点关注关键人物行为特征,忽略无关人员对组群行为的影响;②组群内部交互行为复杂,使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征,再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终,通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.; 关键词组群行为识别关键人物建模交互特征建模门控融合单元; Keywords group behavior recognition key person modeling interaction feature modeling gated fusion unit; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于合作与竞争交互关系的组群行为识别算法被引量：1: 3; 作者王传旭林晓萌林国丞; 机构青岛科技大学信息科学技术学院; 出处《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期109-120,共12页; 基金国家自然科学基金项目(61672305)。; 文摘针对目前群组成员交互关系建模中缺乏清晰的高层语义描述,提出了一种基于“合作与竞争”交互关系建模的群组行为识别。首先利用弱监督方法实现对群组整体成员的自动分组和关系判断,即利用IAP(improved affinity propagation)算法实现对群组成员的自动分组,并利用Bert和GCN网络分别识别同一簇成员间存在的合作/竞争关系和不同簇间成员的合作/竞争关系;其次,利用半监督模块提供的身体部位信息以及部分帧中成员的信息进行迁移学习,从而识别每个成员的动作,将其动作标签信息进行编码后作为弱监督模块的补充;再次,利用深层聚合模型对上述两模块提取的语义和关系特征进行融合,最后利用softmax实现群组行为识别。为了验证本研究模型的有效性,选择在CAD和NBA数据集上进行实验,分别取得了94.2%和52.5%的效果优于当前较先进算法的识别效果。; 关键词组群行为识别合作与竞争关系弱监督模块半监督模块; Keywords group activity recognition cooperation and competition weak supervision model semi-supervised model; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核心人物和交互关系建模的群组行为识别被引量：3: 4; 作者刘继超刘云王传旭; 机构青岛科技大学信息科学技术学院; 出处《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第3期98-106,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61672305)。; 文摘提出了一种层级关系网络与关键人物检测相结合的群组行为识别方法。首先从空间CNN和时间CNN提取每个群组成员的时空特征,经LSTM后进一步利用视频的长时序上下文关系,形成组群的时空级联特征;然后利用层级关系网络捕获群组成员交互关系,在每个关系层中构建无向关系图,通过共享多层感知机来捕获交互关系图中边的特征(即成员间的交互关系),并将节点所有边的特征求和后作为此节点新的特征;为了获得高阶的层级交互关系表征,构建了多个关系层,并学习每个人的层级关系表征。同时,在关键人物检测网络,定义运动特征最强的一个成员为核心人物,依据与核心人物的空间距离和运动特征相关性,定义其他关键人物;再将所有关键人物的特征输入到Bi-LSTM,学习关键人物之间隐含的交互关系。为了进一步优化识别结果,将通过softmax层获得的群组识别候选标签的概率值输入CRF层,利用二元势函数鼓励外观特征和运动特征相近的群组分配相同标签,纠正由于学习偏差引起的错误,提高了群组识别精度;最后,在公开标准数据集Collective Activity Dataset和Volleyball Database的平均识别率达到93.9%和91.2%,实验对比相同主干网络的最新方法,证明了本方法的有效性。; 关键词组群行为识别核心人物建模交互关系建模 CNN LSTM; Keywords group activity recognition interaction relationship modeling core person modeling CNN LSTM; 分类号 TQ207.2 [化学工程—有机化工]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究	王传旭胡小悦孟唯佳闫春娟	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法	王传旭薛豪	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于合作与竞争交互关系的组群行为识别算法	王传旭林晓萌林国丞	《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于核心人物和交互关系建模的群组行为识别	刘继超刘云王传旭	《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料