論文の概要: PHEVA: A Privacy-preserving Human-centric Video Anomaly Detection Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14329v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 14:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-27 13:41:26.208966
• Title: PHEVA: A Privacy-preserving Human-centric Video Anomaly Detection Dataset
• Title（参考訳）: PHEVA: プライバシー保護のための人間中心のビデオ異常検出データセット
• Authors: Ghazal Alinezhad Noghre, Shanle Yao, Armin Danesh Pazho, Babak Rahimi Ardabili, Vinit Katariya, Hamed Tabkhi,
• Abstract要約: PHEVAは、ピクセル情報を取り除き、識別されていない人間のアノテーションのみを提供することで、個人を識別可能な情報を保護している。 本研究は、10%エラーレート(10ER)を含む総合的なメトリクスセットを用いて、PHEVAの最先端手法をベンチマークする。 この種の最初のものとして、PHEVAは、継続学習ベンチマークを導入することで、従来のトレーニングと実世界のデプロイメントのギャップを埋めるものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.473948454680334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PHEVA, a Privacy-preserving Human-centric Ethical Video Anomaly detection dataset. By removing pixel information and providing only de-identified human annotations, PHEVA safeguards personally identifiable information. The dataset includes seven indoor/outdoor scenes, featuring one novel, context-specific camera, and offers over 5x the pose-annotated frames compared to the largest previous dataset. This study benchmarks state-of-the-art methods on PHEVA using a comprehensive set of metrics, including the 10% Error Rate (10ER), a metric used for anomaly detection for the first time providing insights relevant to real-world deployment. As the first of its kind, PHEVA bridges the gap between conventional training and real-world deployment by introducing continual learning benchmarks, with models outperforming traditional methods in 82.14% of cases. The dataset is publicly available at https://github.com/TeCSAR-UNCC/PHEVA.git.
• Abstract（参考訳）: PHEVA - プライバシー保護のための人間中心の倫理ビデオ異常検出データセット。 PHEVAは、画素情報を取り除き、非識別の人的アノテーションのみを提供することで、個人識別可能な情報を保護している。 データセットには7つの屋内/屋外シーンが含まれており、1つの新しいコンテキスト固有のカメラを備え、前回の最大のデータセットに比べて5倍のポーズアノテートフレームを提供する。 本研究は,PHEVAの最先端手法を,実世界の展開に関する洞察を提供するために,初めて異常検出に用いられる10%エラーレート(10ER)を含む,包括的なメトリクスセットを用いてベンチマークする。 この種の最初のものとして、PHEVAは継続学習ベンチマークを導入して、従来のトレーニングと実世界のデプロイメントのギャップを埋め、82.14%のケースで従来の手法よりも優れたモデルを提供している。 データセットはhttps://github.com/TeCSAR-UNCC/PHEVA.gitで公開されている。

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