論文の概要: Anomaly Detection in Video Data Based on Probabilistic Latent Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07623v1
• Date: Tue, 17 Mar 2020 10:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 20:45:26.654752
• Title: Anomaly Detection in Video Data Based on Probabilistic Latent Space Models
• Title（参考訳）: 確率的潜在空間モデルに基づく映像データの異常検出
• Authors: Giulia Slavic, Damian Campo, Mohamad Baydoun, Pablo Marin, David Martin, Lucio Marcenaro, Carlo Regazzoni
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)は、ビデオフレームの寸法を小さくするために用いられる。 離散的および連続的推論レベルで定義される適応マルコフジャンプ粒子フィルタを用いて、以下のフレームを予測する。 本手法は,半自律車両が閉じた環境下で一連のタスクを実行する場合の様々なビデオシナリオで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.269230232703388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a method for detecting anomalies in video data. A Variational Autoencoder (VAE) is used for reducing the dimensionality of video frames, generating latent space information that is comparable to low-dimensional sensory data (e.g., positioning, steering angle), making feasible the development of a consistent multi-modal architecture for autonomous vehicles. An Adapted Markov Jump Particle Filter defined by discrete and continuous inference levels is employed to predict the following frames and detecting anomalies in new video sequences. Our method is evaluated on different video scenarios where a semi-autonomous vehicle performs a set of tasks in a closed environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオデータの異常を検出する手法を提案する。 可変オートエンコーダ(VAE)は、ビデオフレームの寸法を減少させ、低次元の知覚データ(例えば位置決め、操舵角)に匹敵する潜時空間情報を生成し、自動運転車のための一貫したマルチモーダルアーキテクチャの開発を可能にする。 離散的および連続的推論レベルで定義される適応マルコフジャンプ粒子フィルタを用いて、次のフレームを予測し、新しいビデオシーケンスにおける異常を検出する。 本手法は,半自律車両が閉じた環境で一連のタスクを実行する様々なビデオシナリオで評価する。

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