개별 동작 인식과 사람 그룹화의 공동 학습을 이용한 그룹 활동 인식

이 논문은 개인의 행동 인식과 사람들의 그룹화를 공동 학습함으로써 그룹 활동 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 개인의 행동 인식과 사람들의 그룹화라는 두 가지 유사한 작업 간에 정보를 공유함으로써 공동 학습을 통해 이 두 작업의 오류가 상호 보완되고 교정된다. 이러한 공동 학습은 그룹 활동 인식의 정확도를 더욱 높이는 데 기여한다. 제안하는 방법은 개별 행동 인식 방법을 어떤 구성 요소로 포함할 수 있도록 설계되어 있으며, 다양한 IAR 방법을 활용하여 그 유효성이 검증되었다. 기존의 그룹 활동 인식 방법들과 제안 방법을 앙상블하여 적용함으로써, 유사한 최신 기술(SOTA) 그룹 활동 인식 방법들과 비교하여 최고의 성능을 달성하였다.