王传旭，林晓萌，林国丞

(青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061)

群组行为识别则是对给定的视频进行分析,从而理解视频中群组正在进行的活动。群组行为识别技术的不断发展,其应用领域越来越广泛,例如在异常行为的检测和预警、为图像和视频检索提供标签、团体赛事的辅助分析等领域,随着深度学习网络在其他领域的广泛应用,亦启发了对群组行为识别研究的学者们。

针对组群行为识别,许多学者发现人与人之间的交互关系建模具有重要的研究价值,早期主要是通过手工设计的特征描述子构建群组中的交互关系[1-3]。CHENG[4]采用高斯过程来描述个体运动轨迹,以及个人和群体的活动模式三个描述符来捕捉群体活动中人与人潜在的关系。ZHANG等[5]借助对组结构的分析,构造出了加权关系图,并通过加权图捕捉每个人的运动和上下文信息。LAN等[6]提出一种基于上下文的判别模型,在结构、功能和混合模型三种不同的方法来模拟整个群组中人与人之间的交互关系。QI等[7]通过节点和边RNN构建个体间交互的语义关系图,进而推理得到每个子组行为和整个群组行为的标签。上述方法只能提取浅层的交互关系,IBRAHIM和MORI[8]通过关系层来进一步细化关系图,利用去噪自动编码器变体,以推断失踪的人在现场从他们的上下文交互信息。由于个体之间存在着大量的语义和几何关系,因此,LIU等[9]通过基于全连接的条件随机场模型捕捉并推理群组成员间的交互关系。……