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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于子类判别分析的深度残差网络用于人群行为识别

DOI：10.1109/ICIP.2018.8451190 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要： 在本研究中，我们通过微调的深度卷积神经残差网络从视频中提取丰富的人群行为表征。利用空间划分树为每个群体行为属性（类别）的特征图创建子类，随后采用特征建模方案对这些子类的特征进行正则化处理，从而有效建模子类内部信息产生的方差?；谌孔永嗌⑸湫畔⑻崛〉臀斜鹦蕴卣骱螅擞糜嘞揖嗬攵攘拷岷隙奔涔嬲惴扑闶悠导涞南嗨菩?。通过1-最近邻分类器从正常视频中识别对应的群体行为属性类别。在大规模人群行为视频数据库上的实验结果表明，相较于基线方法和当前最先进技术，本框架在人群行为识别任务中展现出更优越的性能。
作者： Bappaditya Mandal，Jiri Fajtl，Vasileios Argyriou，Dorothy Monekosso，Paolo Remagnino
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用微调的深度卷积神经残差网络从视频中提取丰富的人群行为表征，并通过在特征图中创建子类并采用特征建模方案对其进行正则化来分类人群行为属性。

研究成果

所提出的框架结合了微调的深度卷积神经残差网络与子类判别分析，在人群行为识别任务中显著优于基线方法和当前最先进技术。通过空间划分树和特征正则化有效建模子类内方差，从而提升了识别率。

研究不足

该方法假设每个类别及其子类具有相等的先验概率，这在现实场景中可能并不总是成立。当特征数量较少时性能提升更为显著，表明其在处理高维数据方面可能存在局限性。

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