論文の概要: Anomaly Detection for People with Visual Impairments Using an Egocentric 360-Degree Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10945v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 02:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:19.566890
• Title: Anomaly Detection for People with Visual Impairments Using an Egocentric 360-Degree Camera
• Title（参考訳）: エゴセントリック360度カメラを用いた視覚障害者の異常検出
• Authors: Inpyo Song, Sanghyeon Lee, Minjun Joo, Jangwon Lee,
• Abstract要約: 視覚障害者の異常な状況を検出するための第一歩として,360度カメラを用いて周囲を観察する手法を提案する。 我々は、視覚障害者が遭遇する可能性のある異常な活動を含む、新しいエゴセントリックな360度ビデオデータセットVIEW360を紹介した。 本稿では,異常事象のフレームレベルの予測と方向の同定を容易にするFDPNというアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.327376781194993
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• Abstract: Recent advancements in computer vision have led to a renewed interest in developing assistive technologies for individuals with visual impairments. Although extensive research has been conducted in the field of computer vision-based assistive technologies, most of the focus has been on understanding contexts in images, rather than addressing their physical safety and security concerns. To address this challenge, we propose the first step towards detecting anomalous situations for visually impaired people by observing their entire surroundings using an egocentric 360-degree camera. We first introduce a novel egocentric 360-degree video dataset called VIEW360 (Visually Impaired Equipped with Wearable 360-degree camera), which contains abnormal activities that visually impaired individuals may encounter, such as shoulder surfing and pickpocketing. Furthermore, we propose a new architecture called the FDPN (Frame and Direction Prediction Network), which facilitates frame-level prediction of abnormal events and identifying of their directions. Finally, we evaluate our approach on our VIEW360 dataset and the publicly available UCF-Crime and Shanghaitech datasets, demonstrating state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンの進歩は、視覚障害のある人のための補助技術開発への新たな関心につながっている。 コンピュータビジョンに基づく補助技術の分野では広範な研究が行われてきたが、その焦点は物理的な安全性やセキュリティの問題に対処するのではなく、画像のコンテキストを理解することにある。 この課題に対処するために,エゴセントリックな360度カメラを用いて周囲を観察することで,視覚障害者の異常な状況を検出するための第一歩を提案する。 まず,視覚障害者が肩サーフィンやピックポーケッティングなど,視覚障害者が遭遇する可能性のある異常な活動を含む,視覚障害者用360度ビデオデータセット「VIEW360」を紹介した。 さらに,FDPN(Frame and Direction Prediction Network)と呼ばれる,異常事象のフレームレベルの予測と方向の同定を容易にするアーキテクチャを提案する。 最後に、我々のVIEW360データセットとUCF-Crimeおよび上海技術データセットに対する我々のアプローチを評価し、最先端のパフォーマンスを実証した。

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