【摘 要】
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群体行为识别从群体层面出发,研究群体的行为及个体的动作并进行分类.准确的群体行为识别结果对安防监控、体育视频分析等领域有重要意义.针对目前基于LSTM的群体行为识别无法充分挖掘个体间在群体层面时空特征的问题,提出一种基于LSTM-Transformer的群体-个体时空特征融合群体行为识别模型.在此基础上,首次将运动轨迹特征融入群体行为识别中,提出融合运动轨迹特征的群体行为识别模型,进一步提升模型的
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群体行为识别从群体层面出发,研究群体的行为及个体的动作并进行分类.准确的群体行为识别结果对安防监控、体育视频分析等领域有重要意义.针对目前基于LSTM的群体行为识别无法充分挖掘个体间在群体层面时空特征的问题,提出一种基于LSTM-Transformer的群体-个体时空特征融合群体行为识别模型.在此基础上,首次将运动轨迹特征融入群体行为识别中,提出融合运动轨迹特征的群体行为识别模型,进一步提升模型的识别效果.实验结果表明,相比现有基于LSTM的模型,所提出模型的群体行为识别准确率提升8.3%,个体动作
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