論文の概要: Online Anomaly Detection in Surveillance Videos with Asymptotic Bounds
on False Alarm Rate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07110v1
- Date: Sat, 10 Oct 2020 04:46:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 22:17:34.945358
- Title: Online Anomaly Detection in Surveillance Videos with Asymptotic Bounds
on False Alarm Rate
- Title（参考訳）: False Alarm Rateにおける漸近境界付き監視ビデオのオンライン異常検出
- Authors: Keval Doshi, Yasin Yilmaz
- Abstract要約: 本稿では,誤報率に制約のある監視ビデオにおけるオンライン異常検出手法を提案する。
提案アルゴリズムは,多目的ディープラーニングモジュールと統計的異常検出モジュールから構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.24563211765782
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection in surveillance videos is attracting an increasing amount
of attention. Despite the competitive performance of recent methods, they lack
theoretical performance analysis, particularly due to the complex deep neural
network architectures used in decision making. Additionally, online decision
making is an important but mostly neglected factor in this domain. Much of the
existing methods that claim to be online, depend on batch or offline processing
in practice. Motivated by these research gaps, we propose an online anomaly
detection method in surveillance videos with asymptotic bounds on the false
alarm rate, which in turn provides a clear procedure for selecting a proper
decision threshold that satisfies the desired false alarm rate. Our proposed
algorithm consists of a multi-objective deep learning module along with a
statistical anomaly detection module, and its effectiveness is demonstrated on
several publicly available data sets where we outperform the state-of-the-art
algorithms. All codes are available at
https://github.com/kevaldoshi17/Prediction-based-Video-Anomaly-Detection-.
- Abstract（参考訳）: 監視ビデオにおける異常検出は、ますます注目を集めている。
最近の手法の競合性能にもかかわらず、特に意思決定に使用される複雑なディープニューラルネットワークアーキテクチャのために、理論的パフォーマンス分析が欠けている。
さらに、オンライン意思決定はこのドメインにおいて重要ではあるが、ほとんど無視されている要素である。
オンラインであると主張する既存のメソッドの多くは、実際にバッチ処理やオフライン処理に依存している。
これらの研究ギャップから, 偽警報率に漸近的制約のある監視ビデオにおけるオンライン異常検出手法を提案し, 所望の偽警報率を満たす適切な判定しきい値を選択するための明確な手順を提供する。
提案するアルゴリズムは,多目的深層学習モジュールと統計的異常検出モジュールから構成される。
すべてのコードはhttps://github.com/kevaldoshi17/prediction-based-video-anomaly-detectionで入手できる。
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