共查询到18条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
群组行为识别是对个体的共同行为进行识别。群组行为与群组状态密不可分,也与群组内个体时空特征息息相关,时空信息既能描述空间语义信息,更能反映行为的动态变化情况。针对有效精细的时空特征提取问题,本文提出了一种基于注意力机制和深度时空信息的群组行为识别方法。首先将ShuffleAttention引入双流特征提取网络中,有效提取个体外观和运动信息。其次使用改进Non-Local网络提取深度时序信息。最后将个体特征送到图卷积网络中进行空间交互信息建模,得到群组行为识别结果。在CAD和CAED数据集上的准确率达到了93.6%和97.8%,在CAD数据集上与凝聚群组搜索算法(CCS)和成员关系图(ARG)方法相比,准确率提高了1.2%和2.6%,这表明本文方法能有效提取深度时空特征,提升群组行为识别准确率。 相似文献
3.
个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题.为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network).空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关系信息.使用时序自注意力转换模块进行时序... 相似文献
4.
5.
6.
7.
梁耀中 《智能计算机与应用》2023,(4):128-134
本文针对基于静态贝叶斯网络的无人驾驶行为决策方法无法应用于真实的复杂多变的城区交互场景的问题,提出了一种基于增强利他主义的方法对交通参与者交互决策的博弈过程进行了优化,并利用最大信息系数对DBN的结构进行更新。基于Prescan与Matlab/Simulink对多交互行为决策模型进行在环仿真实验。实验结果表明本文提出的DBN无人车行为决策方法具有较好的场景适应性、准确性和鲁棒性。 相似文献
8.
9.
首先介绍了控制论的概念及当前主要的行为建模方法,然后重点对网络系统的行为分类进行了研究,讨论了网络行为的相关概念及网络行为的描述方法。详细分析了各种网络行为,总结得出了网络行为的框架描述。最后,以入侵检测系统为例,研究网络入侵检测行为过程,用控制论的相关理论对网络中入侵检测的行为进行建模,并对该模型进行了简单的仿真分析和效果评估。 相似文献
10.
在异构网络技术迅速发展的今天,网络资源也日益紧张;人们研究的重点从资源本身日益转向资源行为的互相交互之中。而资源本身之间的相关特性,也就成了重点研究的对象。文章通过研究异构融合网络中的信息交互行为,提出几种相关的预测算法,主要有时间法、多元回归法等,并对相关算法进行了一定程度的仿真。 相似文献
11.
微表情是一种动态变化的面部表情,具有复杂的时空特征,给其识别带来了极大的困难。本文提出一种基于光流法与伪三维残差网络(P3D ResNet)的微表情识别方法,通过光流法对微表情运动信息建模,为网络提供关键信息的同时丰富数据空间维度,采用伪三维残差网络进一步学习微表情的时间和空间特征。首先,将三个主流的微表情数据集进行融合,并对融合的数据集进行预处理;然后使用TVL1光流法提取表征微表情运动信息的光流特征序列,将得到的光流特征序列与微表情灰度图像序列进行通道连接,形成一个新的三通道微表情图像序列;最后将获得的微表情数据进行数据增强送入伪三维残差网络同时提取微表情的时空特征以实现微表情的识别。其中,P3D ResNet是在残差网络的框架中采用二维卷积滤波器提取微表情的空间特征,一维卷积滤波器提取微表情的时间特征来模拟三维卷积滤波器。在融合数据集上的实验表明,本文方法的性能相对基准方法有了显著的改进,UF1和UAR分别提高了14.71%、14.58%。本文提出的方法在融合数据集及三个独立数据集上的识别性能优于现有较先进的方法,从而证明了本文的微表情识别方法的先进性和鲁棒性。 相似文献
12.
Shian‐Ru Ke Hoang Le Uyen Thuc Jenq‐Neng Hwang Jang‐Hee Yoo Kyoung‐Ho Choi 《ETRI Journal》2014,36(4):662-672
Human action recognition is used in areas such as surveillance, entertainment, and healthcare. This paper proposes a system to recognize both single and continuous human actions from monocular video sequences, based on 3D human modeling and cyclic hidden Markov models (CHMMs). First, for each frame in a monocular video sequence, the 3D coordinates of joints belonging to a human object, through actions of multiple cycles, are extracted using 3D human modeling techniques. The 3D coordinates are then converted into a set of geometrical relational features (GRFs) for dimensionality reduction and discrimination increase. For further dimensionality reduction, k‐means clustering is applied to the GRFs to generate clustered feature vectors. These vectors are used to train CHMMs separately for different types of actions, based on the Baum–Welch re‐estimation algorithm. For recognition of continuous actions that are concatenated from several distinct types of actions, a designed graphical model is used to systematically concatenate different separately trained CHMMs. The experimental results show the effective performance of our proposed system in both single and continuous action recognition problems. 相似文献
13.
针对当前人体行为识别准确率低、计算量大等缺陷,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)结合批量归一化(Batch Normalization,BN)及改进的视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)网络的行为识别算法。该算法首先对3D-CNN结构进行优化,在三维空间采用了多个小卷积核卷积层堆叠的Block结构;同时在网络结构中引入BN算法,将卷积层输出的特征图每一维进行独立的批量归一化处理;之后在Block结构中增加了Dropout层以提高网络泛化能力以及将3D-CNN网络层数加深到了13层,提高了高层次抽象特征的提取能力;最终使用softmax进行分类得出结果。实验结果表明所设计的3D-BN-VGG网络在行为识别方面有较高的识别率。 相似文献
14.
现有的行为识别算法不能充分地提取抽象的行为特征,为此提出了基于三维残差卷积神经网络(3D Residual Convolutional Neural Network,R3D)的人体行为识别算法。该网络在三维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Network,3D-CNN)基础上加入了残差模块,可以更好地提取时空域的特征,然后通过改变步长大小进行特征图降维,提高网络效率,并加入批量归一化层和Softplus激活函数,提高网络的收敛速度和拟合能力;之后添加Dropout层,降低过拟合风险,并且使用全局平均池化层(Global Average Pooling,GAP)代替全连接层,克服了网络参数量过大的问题;最后,使用Softmax进行分类。实验结果表明,使用R3D网络在HMDB-51数据集上获得了62.3%的识别率。 相似文献
15.
基于X3D的虚拟现实建模技术 总被引:3,自引:0,他引:3
随着计算机通信技术的发展,互联网已将世界变小。然而,目前的网站大多只提供2D(二维)的平面展示,利用虚拟现实技术将上述2种技术融合起来,在网页中引用虚拟现实技术,通过一个3D(三维)的场景,让用户在上网过程中有身临其境的感觉。文中提出了一个简易的建模方式来实现交互。 相似文献
16.
17.
18.
本文研究基于音频的家庭活动识别方法,提出了一种基于加性间距胶囊神经网络识别模型,针对传统胶囊神经网络目标函数仅以输出胶囊模长作为约束的弊端,本文以几何学的视角,在胶囊神经网络结构中加入Transition层,使用Transition层对胶囊单元空间关系进行变基至一维空间,再使用加性间距Softmax作为目标函数,以同类特征变化小,非同类特征差异大作为优化策略构建基于胶囊向量空间关系的目标函数以提高模型分类能力,最后对方法进行试验,采用音频事件对家庭活动进行分类识别.选择声学场景和事件检测与分类(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events,DCASE)2018挑战任务5作为数据集,进行分类器构建和测试,最终平均F1分数达到92.3%,优于其他主流方法. 相似文献