論文の概要: Crime scene classification from skeletal trajectory analysis in surveillance settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01687v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 19:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 06:19:23.239649
• Title: Crime scene classification from skeletal trajectory analysis in surveillance settings
• Title（参考訳）: 監視場面における骨格軌跡解析による犯罪現場分類
• Authors: Alina-Daniela Matei, Estefania Talavera, Maya Aghaei
• Abstract要約: ビデオ異常解析はコンピュータビジョンの分野で積極的に追求されているコアタスクである。 本研究では,人間関係犯罪分類の課題について論じる。 提案手法では, ビデオフレーム内の人体を骨格関節軌跡と表現し, 探索の主源として利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15469452301122172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video anomaly analysis is a core task actively pursued in the field of computer vision, with applications extending to real-world crime detection in surveillance footage. In this work, we address the task of human-related crime classification. In our proposed approach, the human body in video frames, represented as skeletal joints trajectories, is used as the main source of exploration. First, we introduce the significance of extending the ground truth labels for HR-Crime dataset and hence, propose a supervised and unsupervised methodology to generate trajectory-level ground truth labels. Next, given the availability of the trajectory-level ground truth, we introduce a trajectory-based crime classification framework. Ablation studies are conducted with various architectures and feature fusion strategies for the representation of the human trajectories. The conducted experiments demonstrate the feasibility of the task and pave the path for further research in the field.
• Abstract（参考訳）: 映像異常解析はコンピュータビジョンの分野で活発に研究され、監視映像における現実世界の犯罪検出に応用されている。 本研究では,人間関係犯罪分類の課題に対処する。 提案手法では, 骨格関節軌跡として表されるビデオフレーム内の人体が, 探索の主な源として利用されている。 まず,HR-Crimeデータセットの基底真理ラベルを拡張することの重要性を紹介し,トラジェクティブレベルの基底真理ラベルを生成するための教師なし手法を提案する。 次に、軌道レベルの基底真理が利用可能であることを踏まえ、軌道に基づく犯罪分類の枠組みを導入する。 アブレーション研究は、様々なアーキテクチャとヒトの軌道表現のための特徴融合戦略を用いて行われる。 実験により,課題の実現可能性を示すとともに,さらなる研究の道筋をたどることができた。

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