2달 전
Concurrence-Aware Long Short-Term Sub-Memories for Person-Person Action Recognition 동시성 인식 장단기 부분 기억체계를 이용한 사람-사람 행동 인식
Xiangbo Shu

초록
최근, 장단기 기억(LSTM)은 다양한 동적 맥락에서 시간 정보를 모델링하는 능력 때문에 단일 개인의 행동 인식을 위한 개별 동역학을 모델링하는 데 인기 있는 선택이 되었습니다. 그러나 기존의 RNN 모델들은 개인 간 상호작용의 시간 동역학을 단순히 각 개인의 활동 동역학을 결합하거나 전체적으로 모델링함으로써만 포착하려고 합니다. 이는 개인 간 상호작용이 시간에 따라 어떻게 변화하는지에 대한 상호 연관된 동역학을 무시하게 됩니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 두 사람의 상호작용 사이의 장기적인 상호 연관된 동역학을 사람들을 포함하는 바운딩 박스에서 모델링하기 위한 새로운 동시성 인식 장단기 부분 기억(Co-LSTSM)을 제안합니다. 구체적으로, 각 프레임마다 두 개의 부분 기억 유닛이 개별 운동 정보를 저장하며, 새로운 공유 메모리 셀을 통해 두 개의 부분 기억 유닛에서 상호 작용하는 사람들 사이의 상호 연관된 운동 정보를 선택적으로 통합하고 저장하는 동시 LSTM 유닛이 있습니다. BIT와 UT 데이터셋에서 수행한 실험 결과는 Co-LSTSM이 최신 방법들과 비교하여 우수함을 보여줍니다.