多级序列 GAN 用于组活动识别

Dec, 2018

Multi-Level Sequence GAN for Group Activity Recognition

Harshala Gammulle, Simon Denman, Sridha Sridharan, Clinton Fookes

TL;DR提出一种新颖的半监督、多层级顺序生成对抗网络（MLS-GAN）架构来进行群体活动识别，该网络架构利用个人和场景等级的特征，通过 LSTMs 实现映射，通过新颖的门控融合单元进行基于动作的特征融合，学习当前群体活动的中间表示或 “动作代码”，并具有半监督行为，可实现群体动作分类，相较于其他结构表现出更优秀的效果。

Abstract

We propose a novel semi-supervised, Multi-Level Sequential Generative Adversarial Network (MLS-GAN) architecture for group activity recognition. In contrast to previous works which utilise manually annotated individual human action predictions, we allow the models to learn it's own int

multi-level sequential generative adversarial network group activity recognition action-based feature fusion semi-supervised learning person-level and scene-level features

发现论文，激发创造

DiscrimNet：利用生成对抗网络进行视频半监督行为识别

本论文提出一种基于生成对抗网络的动作识别框架，使用大规模视频活动数据集上的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）进行无监督学习，然后通过有标签数据集对已训练的鉴别器进行微调，实现准确识别人类活动的半监督学习。其中本文找到了好的网络架构和超参数以最大化鉴别器的效果。这种只使用外观信息的半监督学习方法达到了目前半监督动作识别方法，如 UCF101 和 HMDB51 等，的优劣表现。

Jan, 2018

SocialInteractionGAN: 多人互动序列生成

本文介绍了 SocialInteractionGAN—— 一种新颖的基于数据驱动的对抗性生成网络框架，其旨在以单模态展示的相互作用为重点，以离散多序列生成问题为基础，以建立在递归编码器 - 解码器生成网络和双流鉴别器之上的方法来处理相互作用的生成问题。实验结果表明，SocialInteractionGAN 能成功地生成以人为中心的高真实感互动动作序列，这对社交机器人或人工头像的设计具有重要应用。

Mar, 2021

群体活动识别的深度结构模型

本文提出了一种基于深度神经网络和分层图模型的个人和群体活动监测方案，使用深度网络识别场景中个人的动作，并通过考虑类别间的依赖关系使用神经网络分层图模型完善每个类别的预测标签，该方法能有效改善基准测试方法的识别率。

Jun, 2015

分层深度时间模型用于群体活动识别

本文针对视频序列中的团体活动行为分类问题，基于 LSTM 模型构建了一个 2 阶段的深度时间模型，同时考虑了个体和群体层面的动态信息，通过在排球视频数据集上的实验验证了该模型的有效性。

Jul, 2016

弱监督群体活动识别的社交适应模块

本文提出了一种名为弱监督组活动识别 (GAR) 的新任务，通过利用社交自适应模块 (SAM) 从嘈杂数据中推理关键人物和帧，改善了 NBA 数据集和常用排球数据集的识别准确率。

Jul, 2020

使用具有类别感知鉴别器的基于 GAN 的交互式动作合成模型用于人际交互

该论文提出了一个半监督 GAN 系统，用于合成一个角色的反应动作，给定来自另一个角色的活动动作。通过使用基于部分的 LSTM 模块和判别器来实现对复杂的时空信息和不同类型交互的监督，证明了该系统的有效性和鉴别性。

Oct, 2021

分层深层时间模型用于团体活动识别

通过 LSTM 模型构建 2 阶段深层次模型，从而更好地理解群体活动，利用这些动态实现群体活动识别，实验结果表明，该模型可以有效提高群体活动识别性能。

Nov, 2015

半监督卷积神经网络用于人类活动识别

本文介绍两种基于卷积神经网络的半监督学习方法，用于加强原有的分类器对未标记的数据的识别，通过实验，表明我们的 CNN 在活动识别领域中的性能优于有监督学习方法和传统的半监督学习方法，Fm 得分甚至可以提高 18%。

Jan, 2018

社交场景理解：端到端的多人动作定位与集体活动识别

该论文提出了使用神经网络对人类社交行为进行检测和推断的方法，并通过检测和推断的结果实现了对个体和群体行为的估计。该论文在多个公共基准测试上展示了算法的最新性能。

Nov, 2016

渐进式关系学习用于群体活动识别

本研究提出了一种基于深度强化学习的新方法，通过构建语义关系图来显式地对人之间的关系进行建模，并应用两个代理来逐步优化低层次的空间 - 时间特征和高层次的语义关系，在离散动作空间中，特征蒸馏代理通过提炼最具信息量的关键帧来优化低层次特征，在连续动作空间中，关系门控代理调整高层次的语义图以更多地关注与群体相关的关系，实验结果表明，该方法在两个广泛应用的基准上具有有效性和优越性。

Aug, 2019