論文の概要: Unsupervised Video Anomaly Detection via Normalizing Flows with Implicit Latent Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07524v3
• Date: Thu, 4 Aug 2022 02:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:09:58.143477
• Title: Unsupervised Video Anomaly Detection via Normalizing Flows with Implicit Latent Features
• Title（参考訳）: 遅延特徴を有する正規化流れによる教師なしビデオ異常検出
• Authors: MyeongAh Cho, Taeoh Kim, Woo Jin Kim, Suhwan Cho, Sangyoun Lee
• Abstract要約: 既存のほとんどのメソッドはオートエンコーダを使用して、通常のビデオの再構築を学ぶ。 本稿では2つのエンコーダが暗黙的に外観と動きの特徴をモデル化する構造である暗黙の2経路AE(ITAE)を提案する。 通常のシーンの複雑な分布については,ITAE特徴量の正規密度推定を提案する。 NFモデルは暗黙的に学習された機能を通じて正常性を学ぶことでITAEのパフォーマンスを高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.407188666535506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contemporary society, surveillance anomaly detection, i.e., spotting anomalous events such as crimes or accidents in surveillance videos, is a critical task. As anomalies occur rarely, most training data consists of unlabeled videos without anomalous events, which makes the task challenging. Most existing methods use an autoencoder (AE) to learn to reconstruct normal videos; they then detect anomalies based on their failure to reconstruct the appearance of abnormal scenes. However, because anomalies are distinguished by appearance as well as motion, many previous approaches have explicitly separated appearance and motion information-for example, using a pre-trained optical flow model. This explicit separation restricts reciprocal representation capabilities between two types of information. In contrast, we propose an implicit two-path AE (ITAE), a structure in which two encoders implicitly model appearance and motion features, along with a single decoder that combines them to learn normal video patterns. For the complex distribution of normal scenes, we suggest normal density estimation of ITAE features through normalizing flow (NF)-based generative models to learn the tractable likelihoods and identify anomalies using out of distribution detection. NF models intensify ITAE performance by learning normality through implicitly learned features. Finally, we demonstrate the effectiveness of ITAE and its feature distribution modeling on six benchmarks, including databases that contain various anomalies in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 現代の社会では、監視ビデオにおける犯罪や事故などの異常な事象を発見できる監視異常検出が重要な課題である。 異常はめったに発生しないため、ほとんどのトレーニングデータは異常なイベントを伴わないラベルなしのビデオで構成されているため、作業は困難である。 既存の手法のほとんどはオートエンコーダ(ae)を使って通常のビデオの再生を学習し、異常なシーンの出現を再現できなかったことに基づいて異常を検知する。 しかし、異常は外見や動きによって区別されるため、従来の多くのアプローチでは、例えば、事前学習された光フローモデルを用いて、明確に外見と動き情報を分離している。 この明示的な分離は、2種類の情報間の相互表現能力を制限する。 対照的に,2つのエンコーダが外観と動作の特徴を暗黙的にモデル化し,それらを組み合わせて通常のビデオパターンを学習する構造である暗黙の2経路AE(ITAE)を提案する。 通常のシーンの複雑な分布については,正規化フロー(NF)に基づく生成モデルによるITAE特徴の正規密度推定を提案し,抽出可能な可能性の学習と分布検出による異常の同定を行う。 NFモデルは暗黙的に学習された機能を通じて正常性を学ぶことでITAEのパフォーマンスを高める。 最後に、実世界のシナリオにおける様々な異常を含むデータベースを含む6つのベンチマークにおいて、ITAEとその特徴分布モデリングの有効性を実証する。

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