البحث عن أدلة المجموعة باستخدام المحولات لتمييز الأنشطة الجماعية الاجتماعية

يقدم هذا البحث إطارًا جديدًا لتمييز أنشطة المجموعات الاجتماعية. وبما أن هذا المهمة تمثل امتدادًا لتمييز أنشطة المجموعات، فإن تمييز أنشطة المجموعات الاجتماعية يتطلب التعرف على أنشطة فرعية متعددة وتحديد أعضاء المجموعة. تعتمد معظم الطرق الحالية على تحسين ميزات المناطق ثم تلخيصها إلى ميزات نشاطية لمعالجة هاتين المهمتين معًا. لكن هذا التصميم اليدوي للميزات يجعل فعالية هذه الميزات عرضة لعدم دقة تحديد مواقع الأشخاص، ويتجاهل أهمية السياق المكاني. علاوةً على ذلك، تكون ميزات المناطق غير مثالية لتحديد أعضاء المجموعة، لأن هذه الميزات قد تُهيمن عليها ميزات الأشخاص داخل تلك المناطق، وتختلف من حيث المعنى. لتجاوز هذه العيوب، نقترح استخدام وحدات الانتباه في النماذج المُحَوَّلة (Transformers) لتكوين ميزات فعالة للمجموعات الاجتماعية. تم تصميم طريقتنا بحيث تُحدد وحدات الانتباه الميزات ذات الصلة بأنشطة المجموعات الاجتماعية، ثم تجمعها لتكوين ميزة فعالة لكل مجموعة اجتماعية. ويتم تضمين معلومات أعضاء المجموعة ضمن هذه الميزات، مما يسمح بالوصول إليها عبر الشبكات التغذوية الأمامية (Feed-Forward Networks). وتُمثل مخرجات الشبكات التغذوية الأمامية المجموعات بشكل مكثف جدًا، مما يمكّن من تحديد أعضاء المجموعة باستخدام تطابق هنغاري بسيط بين المجموعات والأفراد. أظهرت النتائج التجريبية أن طريقتنا تتفوّق على أحدث الطرق في مجموعتي بيانات "فوليبول" (Volleyball) و"النشاط الجماعي" (Collective Activity).