基于多级深度网络架构的群体行为分析模型研究
Research on collective activity analysis model based on multilevel deep neural network architecture
1. 河南财经政法大学 计算机与信息工程学院, 郑州 450046
2. 郑州航空工业管理学院 智能工程学院, 郑州 450046
3. 中国航天科工飞航技术研究院, 北京 100074

摘要
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,完成了群体行为中时长无约束的个体行为识别;通过场景中个体行为类别、交互场景上下文信息的融合,实现了对群体行为稳定有效的识别。在公用数据集上进行的大量实验表明,与现有方法相比,该模型在群体行为分析识别方面具有良好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61806073)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目基金资助项目(192102210097,192102210126,212102210160,182102210210)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0284
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 931-937
文章编号: 1001-3695(2022)03-050-0931-07
发布历史
[2021-11-06] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版
引用本文
裴利沈, 赵雪专, 张国华. 基于多级深度网络架构的群体行为分析模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 931-937. (Pei Lishen, Zhao Xuezhuan, Zhang Guohua. Research on collective activity analysis model based on multilevel deep neural network architecture [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 931-937. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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