論文の概要: DIFEM: Key-points Interaction based Feature Extraction Module for Violence Recognition in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05386v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 19:25:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:55:31.259336
• Title: DIFEM: Key-points Interaction based Feature Extraction Module for Violence Recognition in Videos
• Title（参考訳）: DIFEM:ビデオにおけるビオレンス認識のためのキーポイントインタラクションに基づく特徴抽出モジュール
• Authors: Himanshu Mittal, Suvramalya Basak, Anjali Gautam,
• Abstract要約: そこで本研究では,人間の骨格キーポイントを有効利用して暴力の性質を捉える手法を提案する。 我々の手法の核心は、速度や関節交叉といった特徴を捉える新しい動的相互作用特徴抽出モジュール(DIFEM)である。 DIFEMによって抽出された特徴により、ランダムフォレスト、決定木、AdaBoost、k-Nearest Neighborといった様々な分類アルゴリズムが使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.375350222633163
• License:
• Abstract: Violence detection in surveillance videos is a critical task for ensuring public safety. As a result, there is increasing need for efficient and lightweight systems for automatic detection of violent behaviours. In this work, we propose an effective method which leverages human skeleton key-points to capture inherent properties of violence, such as rapid movement of specific joints and their close proximity. At the heart of our method is our novel Dynamic Interaction Feature Extraction Module (DIFEM) which captures features such as velocity, and joint intersections, effectively capturing the dynamics of violent behavior. With the features extracted by our DIFEM, we use various classification algorithms such as Random Forest, Decision tree, AdaBoost and k-Nearest Neighbor. Our approach has substantially lesser amount of parameter expense than the existing state-of-the-art (SOTA) methods employing deep learning techniques. We perform extensive experiments on three standard violence recognition datasets, showing promising performance in all three datasets. Our proposed method surpasses several SOTA violence recognition methods.
• Abstract（参考訳）: 監視ビデオにおける暴力検出は、公共の安全を確保するための重要な課題である。 その結果,暴力行為を自動的に検出するための効率的で軽量なシステムの必要性が高まっている。 本研究では,人間の骨格キーポイントを有効利用して,特定の関節の迅速移動や近接移動などの暴力の性質を捉える手法を提案する。 我々の手法の核心は、速度や関節交叉といった特徴を捉え、暴力行動のダイナミクスを効果的に捉える、新しい動的相互作用特徴抽出モジュール(DIFEM)である。 DIFEMによって抽出された特徴により、ランダムフォレスト、決定木、AdaBoost、k-Nearest Neighborといった様々な分類アルゴリズムが使用されている。 本手法は, ディープラーニング技術を用いた既存の最先端技術(SOTA)手法に比べて, パラメータコストを大幅に削減する。 3つの標準暴力認識データセットに対して広範な実験を行い、すべての3つのデータセットで有望なパフォーマンスを示す。 提案手法は、複数のSOTA暴力認識手法を超越している。

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