Este trabajo representa el reconocimiento de la actividad grupal en reas pblicas, considerando las acciones personales y las interacciones entre personas desde el campo de la visin por computador. Modelar las relaciones de interaccin entre mltiples personas es esencial para reconocer la actividad grupal en la escena de vdeo. En aplicaciones de inteligencia artificial, la identificacin de actividades de grupo basadas en la interaccin humana suele ser una tarea difcil. Este trabajo propone un modelo que formula un descriptor de contexto de accin grupal (GAC). El descriptor se desarroll integrando el descriptor de accin de la persona focal y el descriptor de contexto conjunto de interaccin de las personas cercanas en el fotograma de vdeo. El modelo utiliz un principio de optimizacin eficiente basado en el aprendizaje automtico para aprender las relaciones discriminativas del contexto de interaccin entre varias personas. El nuevo descriptor de contexto de accin grupal propuesto se clasifica mediante una mquina de vectores de soporte (SVM) para reconocer la actividad grupal. La eficacia de la tcnica propuesta se evala para el reconocimiento de la actividad de grupo mediante la realizacin de experimentos en un conjunto de datos de actividad colectiva disponible pblicamente. El enfoque propuesto infiere una clase de accin de grupo cuando varias personas estn juntas en la secuencia de vdeo, especialmente cuando la interaccin entre las personas es confusa. El modelo general de reconocimiento de acciones colectivas se interrelaciona con un modelo de referencia para estimar el rendimiento de la informacin del contexto de interaccin. El resultado experimental del modelo de reconocimiento de actividades de grupo propuesto es comparable y supera a los mtodos anteriores.
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