用于群体活动识别的深度结构化模型
计算机视觉与模式识别
2015-06-16 v1
摘要
本文提出了一种基于深度神经网络的分层图模型，用于监控场景中的个体与群体活动识别。深度网络用于识别场景中个体的动作。接下来，一个基于神经网络的分层图模型通过考虑各类别之间的依赖关系来细化每个类别的预测标签。这一细化步骤模拟了类似于概率图模型中推断的消息传递步骤。我们表明该方法在群体活动识别中是有效的，深度图模型相比基线方法提高了识别率。
引用
@article{arxiv.1506.04191,
title = {Deep Structured Models For Group Activity Recognition},
author = {Zhiwei Deng and Mengyao Zhai and Lei Chen and Yuhao Liu and Srikanth Muralidharan and Mehrsan Javan Roshtkhari and Greg Mori},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.04191},
year = {2015}
}