論文の概要: Forensic Video Analytic Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02960v1
- Date: Sun, 17 Sep 2023 18:02:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 09:45:22.761736
- Title: Forensic Video Analytic Software
- Title（参考訳）: 法科学ビデオ解析ソフトウェア
- Authors: Anton Jeran Ratnarajah, Sahani Goonetilleke, Dumindu Tissera, Kapilan
Balagopalan, Ranga Rodrigo
- Abstract要約: 法執行機関は証拠抽出プロセスにおいて、法医学的ビデオ分析(FVA)ソフトウェアに大きく依存している。
法医学という用語は、後処理による犯罪の調査に対する科学的手法の応用に関するものであるが、監視はリアルタイムフィードの密接な監視である。
本研究は,移動物体を用いた衝突自由映像合成,法科学および監視分析ツールアーキテクチャ,フレーム間偽造検出の3つの研究成果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.55172825097051
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Law enforcement officials heavily depend on Forensic Video Analytic (FVA)
Software in their evidence extraction process. However present-day FVA software
are complex, time consuming, equipment dependent and expensive. Developing
countries struggle to gain access to this gateway to a secure haven. The term
forensic pertains the application of scientific methods to the investigation of
crime through post-processing, whereas surveillance is the close monitoring of
real-time feeds.
The principle objective of this Final Year Project was to develop an
efficient and effective FVA Software, addressing the shortcomings through a
stringent and systematic review of scholarly research papers, online databases
and legal documentation. The scope spans multiple object detection, multiple
object tracking, anomaly detection, activity recognition, tampering detection,
general and specific image enhancement and video synopsis.
Methods employed include many machine learning techniques, GPU acceleration
and efficient, integrated architecture development both for real-time and
postprocessing. For this CNN, GMM, multithreading and OpenCV C++ coding were
used. The implications of the proposed methodology would rapidly speed up the
FVA process especially through the novel video synopsis research arena. This
project has resulted in three research outcomes Moving Object Based Collision
Free Video Synopsis, Forensic and Surveillance Analytic Tool Architecture and
Tampering Detection Inter-Frame Forgery.
The results include forensic and surveillance panel outcomes with emphasis on
video synopsis and Sri Lankan context. Principal conclusions include the
optimization and efficient algorithm integration to overcome limitations in
processing power, memory and compromise between real-time performance and
accuracy.
- Abstract（参考訳）: 法執行機関は証拠抽出プロセスにおいて、法医学的ビデオ分析(FVA)ソフトウェアに大きく依存している。
しかし、現在のFVAソフトウェアは複雑で時間がかかり、機器に依存し、高価である。
発展途上国は安全な避難所へのゲートウェイへのアクセスに苦慮している。
法医学という用語は、後処理による犯罪の調査に対する科学的手法の応用に関するものであるが、監視はリアルタイムフィードの密接な監視である。
最終年度のプロジェクトの目的は、学術研究論文、オンラインデータベース、法的文書の厳密かつ体系的なレビューを通じて欠点を解決する、効率的で効果的なfvaソフトウェアを開発することである。
このスコープは、複数のオブジェクト検出、複数のオブジェクト追跡、異常検出、アクティビティ認識、改ざん検出、一般および特定画像強調およびビデオ合成にまたがる。
使用される手法には、多くの機械学習技術、gpuアクセラレーション、効率的なアーキテクチャ開発、リアルタイムとポストプロセッシングの両方が含まれる。
このCNNでは、GMM、マルチスレッディング、OpenCV C++コーディングが使用された。
提案手法がもたらす意味は、特に新しいビデオ合成研究領域を通じて、FVAプロセスの高速化である。
本研究は,移動物体を用いた衝突フリービデオ合成,法科学および監視ツールアーキテクチャ,フレーム間偽造検出の3つの研究成果を得た。
結果は、ビデオ合成とスリランカの文脈に重点を置いた法医学および監視パネルの結果を含む。
主な結論は、処理能力、メモリ、リアルタイム性能と精度の妥協を克服するための最適化と効率的なアルゴリズム統合である。
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