論文の概要: Contracting Skeletal Kinematics for Human-Related Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09489v4
• Date: Tue, 23 May 2023 13:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 00:32:16.109237
• Title: Contracting Skeletal Kinematics for Human-Related Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ヒト関連ビデオ異常検出のための収縮骨格運動学
• Authors: Alessandro Flaborea, Guido D'Amely, Stefano D'Arrigo, Marco Aurelio Sterpa, Alessio Sampieri, Fabio Galasso
• Abstract要約: COSKADは、人間の骨格の動きをグラフ畳み込みネットワークによって符号化する新しいモデルである。 ビデオ異常検出のために、SKeletal埋め込みを最小体積の潜在超球面に抽出する。 すべての変種は、最新のUBnormalデータセットで最先端のデータセットを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.661899246497896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting the anomaly of human behavior is paramount to timely recognizing endangering situations, such as street fights or elderly falls. However, anomaly detection is complex since anomalous events are rare and because it is an open set recognition task, i.e., what is anomalous at inference has not been observed at training. We propose COSKAD, a novel model that encodes skeletal human motion by a graph convolutional network and learns to COntract SKeletal kinematic embeddings onto a latent hypersphere of minimum volume for Video Anomaly Detection. We propose three latent spaces: the commonly-adopted Euclidean and the novel spherical and hyperbolic. All variants outperform the state-of-the-art on the most recent UBnormal dataset, for which we contribute a human-related version with annotated skeletons. COSKAD sets a new state-of-the-art on the human-related versions of ShanghaiTech Campus and CUHK Avenue, with performance comparable to video-based methods. Source code and dataset will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動の異常を検出することは、ストリートファイトや高齢者の転倒といった危険な状況を認識するのに最重要である。 しかし、異常な事象は稀であり、開集合認識タスクである、すなわち推論の異常が訓練中に観測されていないため、異常検出は複雑である。 COSKADは,人間の骨格の動きをグラフ畳み込みネットワークで符号化し,ビデオ異常検出のための最小体積の潜時超球面へのSKeletal Kiinematicの埋め込みを抽出する新しいモデルである。 一般に付加されるユークリッド空間と、新しい球面および双曲空間の3つの潜在空間を提案する。 すべての変種は、最新のUBnormalデータセットの最先端よりも優れており、注釈付き骨格を持つ人間関連のバージョンに貢献する。 COSKADは、上海テックキャンパスとCUHKアベニューの人間関連バージョンに、ビデオベースの手法に匹敵するパフォーマンスで、最先端の技術を新たに設定している。 ソースコードとデータセットは受理時にリリースされる。

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