論文の概要: TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11072v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 22:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:05:53.692762
• Title: TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: TeD-SPAD:ビデオ異常検出のための自己監督型プライバシー保護のための時間的識別性
• Authors: Joseph Fioresi, Ishan Rajendrakumar Dave, Mubarak Shah
• Abstract要約: 人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。 VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。 本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.04634695294402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) without human monitoring is a complex computer vision task that can have a positive impact on society if implemented successfully. While recent advances have made significant progress in solving this task, most existing approaches overlook a critical real-world concern: privacy. With the increasing popularity of artificial intelligence technologies, it becomes crucial to implement proper AI ethics into their development. Privacy leakage in VAD allows models to pick up and amplify unnecessary biases related to people's personal information, which may lead to undesirable decision making. In this paper, we propose TeD-SPAD, a privacy-aware video anomaly detection framework that destroys visual private information in a self-supervised manner. In particular, we propose the use of a temporally-distinct triplet loss to promote temporally discriminative features, which complements current weakly-supervised VAD methods. Using TeD-SPAD, we achieve a positive trade-off between privacy protection and utility anomaly detection performance on three popular weakly supervised VAD datasets: UCF-Crime, XD-Violence, and ShanghaiTech. Our proposed anonymization model reduces private attribute prediction by 32.25% while only reducing frame-level ROC AUC on the UCF-Crime anomaly detection dataset by 3.69%. Project Page: https://joefioresi718.github.io/TeD-SPAD_webpage/
• Abstract（参考訳）: 人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は、社会にポジティブな影響を与える複雑なコンピュータビジョンタスクである。 最近の進歩は、この問題の解決に大きな進歩をもたらしたが、既存のアプローチのほとんどは、現実の重要な懸念であるプライバシーを見落としている。 人工知能技術の普及に伴い、開発に適切なAI倫理を実装することが重要である。 VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができるため、望ましくない意思決定につながる可能性がある。 本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。 特に,現状の弱いVAD法を補完する時間的識別的特徴を促進するために,時間的に異なる三重項損失を用いることを提案する。 TeD-SPADを用いて、UCF-Crime、XD-Violence、ShanghaiTechの3つの弱教師付きVADデータセットに対して、プライバシ保護とユーティリティ異常検出性能の正のトレードオフを実現する。 提案した匿名化モデルは,UCF-Crime異常検出データセット上でのフレームレベルのOC AUCを3.69%削減した上で,プライベート属性の予測を32.25%削減する。 プロジェクトページ: https://joefioresi718.github.io/ted-spad_webpage/

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