論文の概要: Towards Adaptive Human-centric Video Anomaly Detection: A Comprehensive Framework and A New Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14329v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 18:13:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:32:35.462634
• Title: Towards Adaptive Human-centric Video Anomaly Detection: A Comprehensive Framework and A New Benchmark
• Title（参考訳）: 適応型人間中心ビデオ異常検出に向けて:包括的フレームワークと新しいベンチマーク
• Authors: Armin Danesh Pazho, Shanle Yao, Ghazal Alinezhad Noghre, Babak Rahimi Ardabili, Vinit Katariya, Hamed Tabkhi,
• Abstract要約: 人間中心型ビデオ異常検出(VAD)は、正常から逸脱する人間の行動を特定することを目的としている。 本稿では,Human-centric privacy-enhanced Video Anomaly Detection(Human-centric privacy-enhanced Video Anomaly Detection)データセットと,新しい教師なし連続異常学習フレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.473948454680334
• License:
• Abstract: Human-centric Video Anomaly Detection (VAD) aims to identify human behaviors that deviate from normal. At its core, human-centric VAD faces substantial challenges, such as the complexity of diverse human behaviors, the rarity of anomalies, and ethical constraints. These challenges limit access to high-quality datasets and highlight the need for a dataset and framework supporting continual learning. Moving towards adaptive human-centric VAD, we introduce the HuVAD (Human-centric privacy-enhanced Video Anomaly Detection) dataset and a novel Unsupervised Continual Anomaly Learning (UCAL) framework. UCAL enables incremental learning, allowing models to adapt over time, bridging traditional training and real-world deployment. HuVAD prioritizes privacy by providing de-identified annotations and includes seven indoor/outdoor scenes, offering over 5x more pose-annotated frames than previous datasets. Our standard and continual benchmarks, utilize a comprehensive set of metrics, demonstrating that UCAL-enhanced models achieve superior performance in 82.14% of cases, setting a new state-of-the-art (SOTA). The dataset can be accessed at https://github.com/TeCSAR-UNCC/HuVAD.
• Abstract（参考訳）: 人間中心型ビデオ異常検出(VAD)は、正常から逸脱する人間の行動を特定することを目的としている。 人間中心のVADの中核は、多様な人間の行動の複雑さ、異常の希少性、倫理的制約など、重大な課題に直面している。 これらの課題は、高品質なデータセットへのアクセスを制限し、継続的な学習をサポートするデータセットとフレームワークの必要性を強調します。 適応型人間中心型VADに向けて,Human-centric privacy-enhanced Video Anomaly Detection(Human-centric privacy-enhanced Video Anomaly Detection)データセットと,新しいUnsupervised Continual Anomaly Learning(UCAL)フレームワークを導入する。 UCALはインクリメンタルな学習を可能にし、モデルが時間とともに適応し、従来のトレーニングと実際のデプロイメントをブリッジする。 HuVADは、未識別のアノテーションを提供することでプライバシを優先し、7つの屋内/屋外シーンを含み、以前のデータセットの5倍以上のポーズアノテートフレームを提供する。 我々の標準ベンチマークと継続ベンチマークでは、UCALが強化したモデルが82.14%のケースで優れたパフォーマンスを達成し、新しい最先端(SOTA)を設定できることを示した。 データセットはhttps://github.com/TeCSAR-UNCC/HuVADでアクセスできる。

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