論文の概要: Abnormal Behavior Detection Based on Target Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13706v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 02:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 21:40:44.368664
• Title: Abnormal Behavior Detection Based on Target Analysis
• Title（参考訳）: ターゲット分析に基づく異常行動検出
• Authors: Luchuan Song, Bin Liu, Huihui Zhu, Qi Chu, Nenghai Yu
• Abstract要約: 本稿では,対象,動作,動作の3つの分岐を通して各対象を解析する多変量融合法を提案する。 これらの枝が注目する情報は異なっており、相互に補完し、異常な振る舞いを共同で検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.78993932008633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abnormal behavior detection in surveillance video is a pivotal part of the intelligent city. Most existing methods only consider how to detect anomalies, with less considering to explain the reason of the anomalies. We investigate an orthogonal perspective based on the reason of these abnormal behaviors. To this end, we propose a multivariate fusion method that analyzes each target through three branches: object, action and motion. The object branch focuses on the appearance information, the motion branch focuses on the distribution of the motion features, and the action branch focuses on the action category of the target. The information that these branches focus on is different, and they can complement each other and jointly detect abnormal behavior. The final abnormal score can then be obtained by combining the abnormal scores of the three branches.
• Abstract（参考訳）: 監視ビデオにおける異常行動検出は、インテリジェントシティの重要な部分である。 既存のほとんどの手法は異常の検出方法のみを考慮しており、異常の原因を説明することは少ない。 これらの異常行動の理由から直交的視点を考察する。 そこで本研究では,対象を物体,動作,運動の3つの枝を通して解析する多変量融合法を提案する。 オブジェクトブランチは外観情報にフォーカスし、モーションブランチは運動特徴の分布にフォーカスし、アクションブランチはターゲットのアクションカテゴリにフォーカスする。 これらの分枝が注目する情報は異なり、互いに補完し、協調して異常行動を検出することができる。 最終的な異常スコアは、3つの枝の異常スコアを組み合わせることで得られる。

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