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文档简介
groupactivityrecognition.本发明提出了一种基于视频的多人行为分加了注意力机制模块，提升了行为识别的准确提取的个体外观及位置特征输入图卷积网络进2b.使用了注意力机制Squeeze_and_excitationNetworks对不同的通道给予不同程度外结合个体boundingbox的位置关系构建图的形式形成个体之间的相行场景特征提取，将提取的场景特征与经过图卷积网络推理的特征通过softmax函数进行4.如权利要求1所述的基于视频的多人行为分析方法，其特征在于在了通道注意力机制Squeeze_and_excitationNetworks来对不同的通道给予不同程度的关5.如权利要求1所述的基于视频的多人行为分析34特征，最后进行拼接得到多尺度的特征。常见的版本有Inception_v1、Inception_v2、5(RegionofInterest，RoI)中特征的准确值，并使用池化操作得到输出结果，[0016]b.使用了注意力机制Squeeze_and_excitationNetworks对不同的通道给予不同[0030](3)采用图卷积网络来推理个体之间的交互性，同时采用了余弦相似性的方法来6技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，层综合个体的所有信息；场景通道采用了在place365数据集上预训练的ResNet_50网络提[0042]以全连接的方式连接步骤(3)生成的行为特征结点来构建个体行为关系图，并通[0043]假设构成GCN结点的个体定义为N代表了场景中的人数，图GeR"来表示每个个体之间的关系。Gij代表了第j个个体特征对第i个个体的重要程以及为可以学习的线性转换。BeB"和是和b,e"为权重向量。7[0047]而位置关系的计算见(3)式。两个个体之间距离超过所设定的阈值μ时，Gij为0。[0052]将通过步骤(4)推理的特征图进行最大池化操作得到群组层次的行为特征，再分别与场景特征图通过softmax函数归一化处理后进行加权融合，得到融合场景信息的个体[0054]将融合场景的行为特征输入分类层，最终实现个体行为以及群组行为类别的分[0056]
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