論文の概要: Prompt-Guided Zero-Shot Anomaly Action Recognition using Pretrained Deep
Skeleton Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15167v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 12:59:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 15:22:28.630000
- Title: Prompt-Guided Zero-Shot Anomaly Action Recognition using Pretrained Deep
Skeleton Features
- Title(参考訳): 事前訓練深部骨格特徴を用いたプロンプト誘導ゼロショット異常動作認識
- Authors: Fumiaki Sato, Ryo Hachiuma, Taiki Sekii
- Abstract要約: 教師なしの異常行動認識は、異常なサンプルを伴わずに、教師なしの方法で、ビデオレベルの異常な人間-行動事象を識別する。
対象領域非依存型骨格特徴抽出器を用いたユーザプロンプト誘導型ゼロショット学習フレームワークを提案する。
ユーザプロンプト埋め込みと共通空間に並んだ骨格的特徴の類似度スコアを異常スコアに組み込み,通常の動作を間接的に補う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.255030588361124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study investigates unsupervised anomaly action recognition, which
identifies video-level abnormal-human-behavior events in an unsupervised manner
without abnormal samples, and simultaneously addresses three limitations in the
conventional skeleton-based approaches: target domain-dependent DNN training,
robustness against skeleton errors, and a lack of normal samples. We present a
unified, user prompt-guided zero-shot learning framework using a target
domain-independent skeleton feature extractor, which is pretrained on a
large-scale action recognition dataset. Particularly, during the training phase
using normal samples, the method models the distribution of skeleton features
of the normal actions while freezing the weights of the DNNs and estimates the
anomaly score using this distribution in the inference phase. Additionally, to
increase robustness against skeleton errors, we introduce a DNN architecture
inspired by a point cloud deep learning paradigm, which sparsely propagates the
features between joints. Furthermore, to prevent the unobserved normal actions
from being misidentified as abnormal actions, we incorporate a similarity score
between the user prompt embeddings and skeleton features aligned in the common
space into the anomaly score, which indirectly supplements normal actions. On
two publicly available datasets, we conduct experiments to test the
effectiveness of the proposed method with respect to abovementioned
limitations.
- Abstract(参考訳): そこで本研究では,ビデオレベルの異常行動事象を異常なサンプルを伴わずに検出し,従来の骨格に基づくアプローチである標的ドメイン依存型DNNトレーニング,骨格エラーに対する堅牢性,正常標本の欠如という3つの制限を同時に解決する。
本稿では,大規模行動認識データセット上で事前学習したターゲットドメイン非依存型骨格特徴抽出器を用いた,ユーザプロンプト誘導型ゼロショット学習フレームワークを提案する。
特に、通常のサンプルを用いたトレーニングフェーズでは、DNNの重みを凍結しながら正常な動作の骨格特性の分布をモデル化し、この分布を推論フェーズで推定する。
さらに,スケルトンエラーに対するロバスト性を高めるために,ポイントクラウド深層学習パラダイムにインスパイアされたDNNアーキテクチャを導入する。
さらに, 正常な動作が異常な動作と誤認されることを防止するため, 通常の動作を間接的に補う異常スコアに, 共通空間に並んだユーザプロンプトの埋め込みと骨格の特徴の類似点を組み込んだ。
2つの公開データセットにおいて,提案手法の有効性をテストする実験を行った。
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