論文の概要: Predicting Next Local Appearance for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06059v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 21:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:17:12.533438
• Title: Predicting Next Local Appearance for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 映像異常検出における次の局所出現予測
• Authors: Pankaj Raj Roy, Guillaume-Alexandre Bilodeau and Lama Seoud
• Abstract要約: 本研究では,シーンの次のフレームにおいて,普通に振る舞う物体の出現を予測することによって,時間的局所的な外観変化を学習する逆向きの枠組みを提案する。 異常な振る舞いのある物体が存在する場合、その物体の現実と予測される次の出現の間の再構成誤差は異常の可能性を示唆する。 提案手法は,既存の最先端技術と競合すると同時に,トレーニングと推論の両面において極めて高速であり,映像シーンの非表示化に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.800599155185996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a local anomaly detection method in videos. As opposed to most existing methods that are computationally expensive and are not very generalizable across different video scenes, we propose an adversarial framework that learns the temporal local appearance variations by predicting the appearance of a normally behaving object in the next frame of a scene by only relying on its current and past appearances. In the presence of an abnormally behaving object, the reconstruction error between the real and the predicted next appearance of that object indicates the likelihood of an anomaly. Our method is competitive with the existing state-of-the-art while being significantly faster for both training and inference and being better at generalizing to unseen video scenes.
• Abstract（参考訳）: ビデオに局所異常検出手法を提案する。 計算コストが高く,異なる映像シーンではあまり一般化できない既存の手法とは対照的に,シーンの次のフレームにおける通常の振る舞いオブジェクトの出現を,現在と過去の外観にのみ依存して予測することにより,時間的局所的な外観変化を学習する逆向きのフレームワークを提案する。 異常な振る舞いのある物体が存在する場合、その物体の現実と予測される次の出現の間の再構成誤差は異常の可能性を示唆する。 提案手法は,既存の最先端技術と競合すると同時に,トレーニングと推論の両面において極めて高速であり,映像シーンの可視化に優れる。

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