論文の概要: Single Run Action Detector over Video Stream -- A Privacy Preserving Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03391v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 19:27:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:00:51.432914
• Title: Single Run Action Detector over Video Stream -- A Privacy Preserving Approach
• Title（参考訳）: ビデオストリーム上でのシングルランアクション検出 - プライバシ保護アプローチ
• Authors: Anbumalar Saravanan, Justin Sanchez, Hassan Ghasemzadeh, Aurelia Macabasco-O'Connell and Hamed Tabkhi
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムなプライバシ保護行動検出装置であるSingle Run Action Detector(S-RAD)を提案する。 UCF-SportsとUR Fallデータセットの結果は、State-of-the-Artアプローチに匹敵する精度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.247009439182769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper takes initial strides at designing and evaluating a vision-based system for privacy ensured activity monitoring. The proposed technology utilizing Artificial Intelligence (AI)-empowered proactive systems offering continuous monitoring, behavioral analysis, and modeling of human activities. To this end, this paper presents Single Run Action Detector (S-RAD) which is a real-time privacy-preserving action detector that performs end-to-end action localization and classification. It is based on Faster-RCNN combined with temporal shift modeling and segment based sampling to capture the human actions. Results on UCF-Sports and UR Fall dataset present comparable accuracy to State-of-the-Art approaches with significantly lower model size and computation demand and the ability for real-time execution on edge embedded device (e.g. Nvidia Jetson Xavier).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,プライバシを確保できるアクティビティモニタリングのためのビジョンベースのシステムの設計と評価に着手する。 人工知能(ai)を応用したプロアクティブシステムを用いて,人間の活動の継続的な監視,行動分析,モデリングを行う技術を提案する。 そこで本研究では,エンド・ツー・エンドの動作ローカライズと分類を行うリアルタイムプライバシ保護アクション検出器であるSingle Run Action Detector(S-RAD)を提案する。 これはfaster-rcnnとtemporal shift modelingとsegment based samplingを組み合わせることでヒューマンアクションをキャプチャする。 UCF-SportsとUR Fallデータセットの結果は、モデルサイズと計算要求が大幅に小さく、エッジ組み込みデバイス上でリアルタイムに実行できるなど、最先端のアプローチに匹敵する精度を示す。 Nvidia Jetson Xavier)。

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