【摘 要】
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基于图像的人与物体交互活动检测是计算机视觉中一项重要且具有挑战性的任务,其最大的难点在于人-物交互活动多且复杂、许多交互活动的图像特征十分相似。研究分析发现,人和物体细粒度的空间关系,可以为人-物交互活动预测提供十分有用的推理信息。然而,现有的方法大多采用外观特征和较粗粒度的空间关系,没有探究人和物体的细粒度空间分布规律,导致人与物体的交互活动检测十分不理想,很难区分相似的交互活动,难以实现高效、
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基于图像的人与物体交互活动检测是计算机视觉中一项重要且具有挑战性的任务,其最大的难点在于人-物交互活动多且复杂、许多交互活动的图像特征十分相似。研究分析发现,人和物体细粒度的空间关系,可以为人-物交互活动预测提供十分有用的推理信息。然而,现有的方法大多采用外观特征和较粗粒度的空间关系,没有探究人和物体的细粒度空间分布规律,导致人与物体的交互活动检测十分不理想,很难区分相似的交互活动,难以实现高效、鲁棒的人-物交互检测。因此,本文提出基于细粒度空间约束的自注意力深度网络框架,实现相似人-物交互活动的区分,提高人-物交互活动检测的准确度。本文提出的人-物交互检测框架包括两个部分。第一部分,提出跨域的物体关键点定义方案,设计了一个跨域的人-物关键点检测方法,实现对于人、动物类和非动物类的部位定位和识别,为后续的人与物体的交互活动检测提供细粒度的关键点空间分布信息。第二部分,本文提出一种基于自注意力机制的深度网络,利用已获取的细粒度的关键点空间分布信息,自动挖掘人体各部位与物体各部位之间的细粒度视觉结构知识,实现自注意力深度网络智能的、有选择性的聚合人和物体各个部位间的交互语义信息,实现了从人和物体各个部位间空间关系到人与物体交互活动的语义鸿沟跨越,提高人-物交互活动预测的准确性。通过在多个标准数据集上进行大量的定性、定量和消融实验,并取得较好的结果,验证了:（1）本文提出的方法能更准确地检测到各类物体的关键点,实现了更好的泛化能力,并为人-物交互检测提供了有效的部位级空间信息;（2）本文提出的自注意力深度网络模型能学习到人-物交互活动细粒度的空间分布规律,挖掘细粒度视觉结构知识,从中获取丰富的交互语义信息,最终实现优于现有方法的人-物交互检测。
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