【摘 要】
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群组行为识别作为计算机视觉的一个热门课题。在安防监控、异常行为检测、体育视频分析等方面具有重要的应用价值。针对群组成员交互关系描述较为笼统,缺乏群组成员交互关系的语义化描述,而在群组成员的交互过程中,必然存在着合作或竞争的关系,因此,为了解决上述问题,本文提出了一种基于合作与竞争交互关系的群组行为识别模型,而该模型主要包含两个模块:弱监督模块和半监督模块。弱监督模块,是对群组成员的自动分组和合作或
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群组行为识别作为计算机视觉的一个热门课题。在安防监控、异常行为检测、体育视频分析等方面具有重要的应用价值。针对群组成员交互关系描述较为笼统,缺乏群组成员交互关系的语义化描述,而在群组成员的交互过程中,必然存在着合作或竞争的关系,因此,为了解决上述问题,本文提出了一种基于合作与竞争交互关系的群组行为识别模型,而该模型主要包含两个模块:弱监督模块和半监督模块。弱监督模块,是对群组成员的自动分组和合作或竞争关系的粗略的判断与推理。首先,通过Faster RCNN实现对视频序列中成员的检测,并利用IAP算法（Improved Affinity Propagation）将群组成员分成不同的簇,利用Mobile Net网络提取每个成员的初始外观特征,然后采用全连接的方式为每个簇内成员构建初始的交互关系图。在每个簇中,成员之间不仅存在合作关系,也存在竞争关系,因此为了区分成员间的两种关系,实现进一步完成小组再划分,本文利用了情感分析Bert网络模型和二类分类器对同一簇内成员间的关系进行分析,从而提取并识别出同一簇内不同的成员是否是合作的。再次,利用图卷积网络GCN推理簇间成员是合作或竞争关系,对簇的范围不断进行扩展和更新。半监督模块主要是对成员信息的进一步补充,利用GCN实现对视频中姿态特征的提取并实现对个人动作的识别,同时将个人动作标签为弱监督模块的补充特征。将半监督模块和弱监督模块提取的特征通过深层聚合模型（Deep Layer Aggreation,DLA）融合模型实现对特征的融合,并利用softmax分类器对群组行为的识别。为了验证本文模型的有效性,选择在CAD数据集和NBA数据集上进行实验,并分别达到了94.2%和52.5%的准确度。
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