論文の概要: Joint Sub-component Level Segmentation and Classification for Anomaly Detection within Dual-Energy X-Ray Security Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16453v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 00:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 14:55:16.463596
• Title: Joint Sub-component Level Segmentation and Classification for Anomaly Detection within Dual-Energy X-Ray Security Imagery
• Title（参考訳）: デュアルエネルギーX線セキュリティ画像中の異常検出のためのサブコンポーネントの分割と分類
• Authors: Neelanjan Bhowmik, Toby P. Breckon
• Abstract要約: この性能は、散在したX線バッグセキュリティ画像のデータセット上で評価される。 提案手法は, 異常検出タスクに対して, 99%の真正, 5%の偽正を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.785070524184649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray baggage security screening is in widespread use and crucial to maintaining transport security for threat/anomaly detection tasks. The automatic detection of anomaly, which is concealed within cluttered and complex electronics/electrical items, using 2D X-ray imagery is of primary interest in recent years. We address this task by introducing joint object sub-component level segmentation and classification strategy using deep Convolution Neural Network architecture. The performance is evaluated over a dataset of cluttered X-ray baggage security imagery, consisting of consumer electrical and electronics items using variants of dual-energy X-ray imagery (pseudo-colour, high, low, and effective-Z). The proposed joint sub-component level segmentation and classification approach achieve ~99% true positive and ~5% false positive for anomaly detection task.
• Abstract（参考訳）: X線バッグセキュリティスクリーニングは広く使われており、脅威・異常検出タスクの輸送セキュリティ維持に不可欠である。 近年,2次元X線画像を用いた散乱・複雑な電子・電気機器内に隠された異常の自動検出が注目されている。 本稿では, 深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いた統合オブジェクトのサブコンポーネント分割と分類戦略を導入することで, この課題に対処する。 この性能は、二重エネルギーX線画像の変種(擬色、高、低、有効Z)を用いて、消費者電子・電子製品からなる散在するX線バッグセキュリティ画像のデータセット上で評価される。 提案したジョイントサブコンポーネントレベルセグメンテーションと分類手法は、異常検出タスクに対して、正の約99%、偽の約5%を達成する。

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