Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abnormal Event Detection in Urban Surveillance Videos Using GAN and Transfer Learning

論文の概要: Abnormal Event Detection in Urban Surveillance Videos Using GAN and Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09619v1
Date: Thu, 19 Nov 2020 02:39:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 20:33:43.816669
Title: Abnormal Event Detection in Urban Surveillance Videos Using GAN and Transfer Learning
Title（参考訳）: GANと移動学習を用いた都市サーベイランスビデオにおける異常事象検出
Authors: Ali Atghaei, Soroush Ziaeinejad, Mohammad Rahmati
Abstract要約: 都市監視ビデオにおける異常事象検出(AED)には複数の課題がある。本稿では、GANCSDを用いて、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上で転送学習アルゴリズムを実行する。実験結果から,提案手法は群集シーンにおける異常事象を効果的に検出・検出できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.092028049119383
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Abnormal event detection (AED) in urban surveillance videos has multiple challenges. Unlike other computer vision problems, the AED is not solely dependent on the content of frames. It also depends on the appearance of the objects and their movements in the scene. Various methods have been proposed to address the AED problem. Among those, deep learning based methods show the best results. This paper is based on deep learning methods and provides an effective way to detect and locate abnormal events in videos by handling spatio temporal data. This paper uses generative adversarial networks (GANs) and performs transfer learning algorithms on pre trained convolutional neural network (CNN) which result in an accurate and efficient model. The efficiency of the model is further improved by processing the optical flow information of the video. This paper runs experiments on two benchmark datasets for AED problem (UCSD Peds1 and UCSD Peds2) and compares the results with other previous methods. The comparisons are based on various criteria such as area under curve (AUC) and true positive rate (TPR). Experimental results show that the proposed method can effectively detect and locate abnormal events in crowd scenes.
Abstract（参考訳）: 都市監視ビデオにおける異常事象検出(AED)には複数の課題がある。他のコンピュータビジョン問題とは異なり、AEDはフレームの内容にのみ依存するわけではない。また、場面における物体の外観や動きにも依存する。 AED問題に対処する様々な手法が提案されている。これらのうち、ディープラーニングに基づく手法が最良の結果を示している。本稿では,深層学習法に基づき,時空間データを扱うことで映像中の異常事象を検出・発見する効果的な方法を提案する。本稿では,gans(generative adversarial network)を用いて,事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(cnn)上で転送学習アルゴリズムを実行する。映像の光フロー情報を処理することにより、モデルの効率をさらに向上させる。本稿では,AED問題に対する2つのベンチマークデータセット(UCSD Peds1とUCSD Peds2)について実験を行い,その結果を他の手法と比較する。比較は、AUC(Area Under curve)やTPR(true positive rate)といった様々な基準に基づいている。実験の結果,提案手法は群集シーンの異常事象を効果的に検出・検出できることがわかった。

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