全景人体活动识别
计算机视觉与模式识别
2022-11-08 v2 人工智能
摘要
为了对拥挤场景获得更全面的活动理解，本文提出了一种新的全景人体活动识别（PAR）问题，旨在同时实现个体动作、社交群体活动和全局活动识别。这是真实世界应用中一个具有挑战性但实用的问题。针对该问题，我们开发了一种新颖的层次图神经网络，以逐步表示和建模人群的多粒度人体活动与相互社会关系。我们进一步构建了一个基准来评估所提方法及其他现有相关方法。实验结果验证了所提 PAR 问题的合理性、我们方法的有效性以及基准的实用性。我们将公开源代码与基准以促进该问题的研究。
引用
@article{arxiv.2203.03806,
title = {Panoramic Human Activity Recognition},
author = {Ruize Han and Haomin Yan and Jiacheng Li and Songmiao Wang and Wei Feng and Song Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03806},
year = {2022}
}
备注
17 pages