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考虑多尺度时空因果特征的排球群体行为识别: 1; 作者万宁张美珠《电子测量技术》北大核心 2025年第4期80-90,共11页; 考虑到当前排球群体行为识别方法中交互关系的有向性、延时性以及受时空约束等特点,本文提出一种考虑多尺度时空因果特征的排球群体行为识别方法。首先,基于因果检测模型,对行为交互的因果关系进行分析判断;其次,基于时序因果图推理模型... 展开更多; 关键词排球群体行为识别因果关系时空约束时序推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的群体行为识别:综述与展望被引量：2: 2; 作者朱晓林王冬丽 +3 位作者欧阳万里李抱朴周彦刘金富《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2207-2223,共17页; 群体行为识别是计算机视觉领域中备受关注的研究方向,在智能监控系统和体育运动分析等领域中具有广泛的应用推广价值.本文对过去七年来基于深度学习的群体行为识别方法进行了全面综述,有助于更好推动群体行为识别的发展.首先,介绍群体... 展开更多; 关键词群体行为识别深度学习层级时序建模交互关系推理 TRANSFORMER; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别被引量：4: 3; 作者胡根生张乐军张艳《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1063-1068,共6页; 给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征... 展开更多; 关键词群体行为识别张量特征孪生支持向量机粒子群优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于因果分析的群体行为识别被引量：2: 4; 作者王军夏利民《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期256-261,共6页; 该文提出一种基于因果分析的群体行为识别方法,利用Grange因果检验分析个体行为间的因果关系,在此基础上,结合个体间的因果关系、空间位置关系和视觉注意力范围,利用基于主集的聚类法检测行为群体。为了有效地表示群体行为,用方向梯度... 展开更多; 关键词因果分析主集群体行为识别群体检测稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

视频群体行为识别综述被引量：7: 5; 作者吴建超王利民武港山《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期964-984,共21页; 群体行为识别是指给定一个包含多人场景的视频,模型需要识别出视频中多个人物正在共同完成的群体行为.群体行为识别是视频理解中的一个重要问题,可以被应用在运动比赛视频分析、监控视频识别、社交行为理解等现实场景中.多人场景视频较... 展开更多; 关键词群体行为识别计算机视觉视频理解行为识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

群体行为识别深度学习方法研究综述被引量：7: 6; 作者裴利沈赵雪专《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第4期775-790,共16页; 群体行为识别是计算机视觉领域应用广泛且亟待解决的重要研究问题。伴随着深度神经网络的发展,群体行为识别与理解的宽度与深度也在不断扩展。通过调研近十年来群体行为识别的研究文献,确定了目前群体行为识别研究的问题定义;指出了群... 展开更多; 关键词群体行为识别深度学习深度神经网络架构卷积神经网络(CNN) 长短时记忆神经网络(LSTM); 在线阅读下载PDF 职称材料

Granger因果关系时空图推理的群体行为分析被引量：2: 7; 作者谢昭李骏 +1 位作者吴克伟焦畅《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期856-876,共21页; 因果关系普遍存在于群体交互行为中,体现出主动体行为对被动体行为的有向影响.因果关系检测的难点在于交互双方的行为具有复杂的时间动态性.现有方法使用循环神经网络,来描述交互关系的时间变化特性,并使用时间注意力机制,来描述时间依... 展开更多; 关键词群体行为识别 GRANGER因果关系时间延迟依赖时空上下文图卷积推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多级深度网络架构的群体行为分析模型研究被引量：1: 8; 作者裴利沈赵雪专张国华《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期931-937,共7页; 群体行为的多层次深度分析是行为识别领域亟待解决的重要问题。在深度神经网络研究的基础上,提出了群体行为识别的层级性分析模型。基于调控网络的迁移学习,实现了行为群体中多人体的时序一致性检测;通过融合时空特征学习,完成了群体行... 展开更多; 关键词群体行为识别深度神经网络迁移学习长短时记忆神经网络时序一致性检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

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