Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting Suspicious Behavior: How to Deal with Visual Similarity through Neural Networks

論文の概要: Detecting Suspicious Behavior: How to Deal with Visual Similarity through Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15235v1
Date: Thu, 30 Jul 2020 05:13:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-05 13:42:08.495046
Title: Detecting Suspicious Behavior: How to Deal with Visual Similarity through Neural Networks
Title（参考訳）: 疑わしい行動を検出する:ニューラルネットワークによる視覚的類似性に対処する方法
Authors: Guillermo A. Mart\'inez-Mascorro, Jos\'e C. Ortiz-Bayliss, Hugo Terashima-Mar\'in
Abstract要約: 犯罪前行動法(Pre-Crime Behavior method)は、犯罪委員会に関連する情報を除去し、犯罪が起こる前に不審な行動に焦点を合わせる。異なるタイプの犯罪から得られたサンプルは、通常の行動サンプルと高い視覚的類似性を持つ。我々は3D畳み込みニューラルネットワークを実装し、異なるアプローチでそれらを訓練した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Suspicious behavior is likely to threaten security, assets, life, or freedom. This behavior has no particular pattern, which complicates the tasks to detect it and define it. Even for human observers, it is complex to spot suspicious behavior in surveillance videos. Some proposals to tackle abnormal and suspicious behavior-related problems are available in the literature. However, they usually suffer from high false-positive rates due to different classes with high visual similarity. The Pre-Crime Behavior method removes information related to a crime commission to focus on suspicious behavior before the crime happens. The resulting samples from different types of crime have a high-visual similarity with normal-behavior samples. To address this problem, we implemented 3D Convolutional Neural Networks and trained them under different approaches. Also, we tested different values in the number-of-filter parameter to optimize computational resources. Finally, the comparison between the performance using different training approaches shows the best option to improve the suspicious behavior detection on surveillance videos.
Abstract（参考訳）: 明らかな行動は、セキュリティ、資産、生命、あるいは自由を脅かす可能性がある。この振舞いには特定のパターンがなく、それを検出して定義するタスクが複雑になる。人間の観察者でさえ、監視ビデオで不審な行動を見つけることは複雑である。異常で不審な行動関連問題に取り組むためのいくつかの提案が文献で利用可能である。しかし、視覚的類似度が高い異なるクラスのために、しばしば高い偽陽性率に悩まされる。犯罪前行動方法は、犯罪発生前に疑わしい行動に焦点を当てるために犯罪委員会に関連する情報を削除する。異なる種類の犯罪から得られたサンプルは、通常の行動サンプルと高い視覚的類似性を有する。この問題に対処するため,我々は3次元畳み込みニューラルネットワークを実装し,異なるアプローチで学習した。また,計算資源を最適化するためにフィルタ数パラメータの異なる値をテストした。最後に,異なるトレーニングアプローチによる評価の比較により,監視ビデオにおける疑わしい行動検出を改善する最善の選択肢が示された。

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