Gruppenaktivitätserkennung mittels gemeinsamer Lernstrategie für individuelle Aktionserkennung und Personen-Gruppierung

Diese Arbeit stellt ein gemeinsames Lernen von individueller Aktenerkennung und Personen-Gruppierung zur Verbesserung der Erkennung von Gruppenaktivitäten vor. Durch den Informationsaustausch zwischen zwei ähnlichen Aufgaben (nämlich individueller Aktenerkennung und Personen-Gruppierung) mittels gemeinsamen Lernens werden die Fehler dieser beiden Aufgaben gegenseitig korrigiert. Dieses gemeinsame Lernen verbessert zudem die Genauigkeit der Erkennung von Gruppenaktivitäten. Unser vorgeschlagenes Verfahren ist so konzipiert, dass es beliebige Methoden zur individuellen Aktenerkennung als Baustein integrieren kann. Die Wirksamkeit wird anhand verschiedener IAR-Methoden validiert. Durch die Kombination bestehender Methoden zur Erkennung von Gruppenaktivitäten mit der vorgeschlagenen Methode erreichen wir die beste Leistung im Vergleich zu ähnlichen State-of-the-Art-Verfahren zur Erkennung von Gruppenaktivitäten.