本文介绍了社会团体活动识别的新框架。作为集团活动识别的一项扩展任务，社会群体活动识别需要识别多个子组活动并识别小组成员。大多数现有方法通过完善区域功能来解决这两个任务，然后将它们汇总到活动特征中。这样的启发式功能设计使特征的有效性易于不完整的人本地化，并无视场景上下文的重要性。此外，区域特征是识别小组成员的次优最佳选择，因为这些特征可能由该地区的人群主导并具有不同的语义。为了克服这些缺点，我们建议利用变形金刚中的注意力模块来产生有效的社会群体特征。我们的方法的设计方式使注意力模块识别，然后汇总与社会团体活动相关的特征，从而为每个社会群体产生一个有效的功能。小组成员信息嵌入到功能中，从而通过馈电网络访问。馈送网络的输出代表组，因此可以通过组和个人之间的简单匈牙利匹配来识别小组成员。实验结果表明，我们的方法优于排球和集体活动数据集的最先进方法。