融合多特征与时间序列的人群行为识别模型

摘要：

人群行为识别在公共安全等领域具有重要的应用价值.现有研究分别考虑了人群情绪、人群类型、人群密度以及人群社会文化环境等因素对于人群行为的影响,但少有综合考虑这些因素的模型,导致模型性能受限.本文综合考虑人群的物理特征、社交特征、情绪人格特征和文化背景特征之间的相关性,以及相结合之后对人群行为的影响,提出一种融合多特征与时间序列的人群行为识别模型.模型采用两个并行的网络层分别处理多特征相关性和时间序列依赖性对于人群行为的影响,同时为提高模型可解释性,网络层采用融合结构因果模型(SCM)与图神经网络(GNN)的因果图网络(CGN).通过在运动情感数据集(MED)上进行实验并与其他方法模型进行对比,证明了本文方法能够成功识别人群行为,并且优于目前最先进的方法.

关键词：人群行为识别、多特征融合、图神经网络、结构因果模型、因果图网络、时间序列

所属期刊栏目：31

分类号：TP393.02;F230;TN925.93

资助基金：科技创新特区计划20-163-14-LZ-001-004-01

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：268-274