論文の概要: SAVCHOI: Detecting Suspicious Activities using Dense Video Captioning with Human Object Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11838v1
• Date: Sun, 24 Jul 2022 22:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 13:31:41.683034
• Title: SAVCHOI: Detecting Suspicious Activities using Dense Video Captioning with Human Object Interactions
• Title（参考訳）: savchoi: 人間のオブジェクトインタラクションを用いた密集ビデオキャプションによる疑わしい行動の検出
• Authors: Ansh Mittal, Shuvam Ghosal, Rishibha Bansal, Dat Ngyuyen
• Abstract要約: 筆者らは,監視ビデオにおける不審な活動を検出し,要約するための新しい手法を提案する。 また、UCF-Crimeビデオデータセットの真理の要約も作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting suspicious activities in surveillance videos has been a longstanding problem, which can further lead to difficulties in detecting crimes. The authors propose a novel approach for detecting and summarizing the suspicious activities going on in the surveillance videos. They also create ground truth summaries for the UCF-Crime video dataset. Further, the authors test existing state-of-the-art algorithms for Dense Video Captioning for a subset of this dataset and propose a model for this task by leveraging Human-Object Interaction models for the Visual features. They observe that this formulation for Dense Captioning achieves large gains over earlier approaches by a significant margin. The authors also perform an ablative analysis of the dataset and the model and report their findings.
• Abstract（参考訳）: 監視ビデオにおける不審な行為の検出は長年の問題であり、さらに犯罪の検出が困難になる可能性がある。 筆者らは,監視ビデオにおける不審な活動を検出し,要約するための新しい手法を提案する。 また、UCF-Crimeビデオデータセットの真理要約を作成する。 さらに、著者らは、このデータセットのサブセットに対して、Dense Video Captioningの既存の最先端アルゴリズムをテストし、視覚機能にヒューマンオブジェクトインタラクションモデルを活用することで、このタスクのモデルを提案する。 彼らは、このDense Captioningの定式化が、以前のアプローチよりもかなりの差で大きな利益を得ると考えている。 また,著者らは,データセットとモデルについてアブレーション分析を行い,その結果を報告する。

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