多层次特征时空交叉融合的群体行为识别方法
Multi-level feature spatial-temporal cross-fusion for group activity recognition
华东交通大学 电气与自动化工程学院, 南昌 330013
摘要
在计算机视觉领域的群体行为识别算法中，存在场景上下文利用不足、个体空间分布与交互关系缺乏显式建模，以及时空特征融合时易引入噪声并丢失低级特征的问题。为解决上述问题，提出一种多层次特征时空交叉融合网络MlffNet。针对人物特征与场景信息割裂的问题，设计特征增强模块将全局场景上下文嵌入个体特征中，增强模型对关键目标的感知能力。为解决现有方法对个体空间位置差异与交互关系建模不足的问题，利用卷积引导注意力机制获取高质量全局视觉标记，并通过空间位置编码器与时空交叉Transformer显式建模个体空间分布对群体交互的影响。同时，针对时空特征融合中噪声干扰与低级特征丢失的问题，改进交叉熵损失函数抑制冗余噪声并保留关键细节特征。实验结果表明，该方法在Volleyball数据集和Collective Activity数据集上的MCA分别达到95.4%和96.0%，尤其在复杂群体交互场景下表现优异，验证了模型的有效性。
基金项目
赣鄱俊才支持计划-江西省主要学科学术和技术带头人培养项目-领军人才(20243BCE51051)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0017
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-25] 优先出版
引用本文
涂宏斌, 许坤林, 何城, 等. 多层次特征时空交叉融合的群体行为识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0017. (Tu Hongbin, Xu Kunlin, He Cheng, et al. Multi-level feature spatial-temporal cross-fusion for group activity recognition [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0017. )
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
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