【摘 要】
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人类社会关系识别作为视频分类中的一个重要问题,逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于视频信息较多,冗余信息过量,关键帧较少,因此如何准确的识别视频中的关键信息进
【机 构】
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合肥工业大学计算机科学与信息工程学院
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人类社会关系识别作为视频分类中的一个重要问题,逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于视频信息较多,冗余信息过量,关键帧较少,因此如何准确的识别视频中的关键信息进行社会关系推理至关重要。为此,本文提出一种多尺度图推理模型来进行视频社会关系识别。首先我们提取视频中的时空特征和语义对象信息,获得丰富、鲁棒的社会关系表示。接着通过多尺度图卷积利用不同的感受野来进行时间推理,捕捉人物和语义对象间的交互。特别地,我们利用注意力机制来评估每个语义对象在不同场景的效果。在SRIV数据集上的实验结果表明,本文提出的方法
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