論文の概要: Exploring the Magnitude-Shape Plot Framework for Anomaly Detection in Crowded Video Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20363v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 05:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:45.486133
• Title: Exploring the Magnitude-Shape Plot Framework for Anomaly Detection in Crowded Video Scenes
• Title（参考訳）: 群集映像シーンにおける異常検出のためのマグニチュード形状プロットフレームワークの探索
• Authors: Zuzheng Wang, Fouzi Harrou, Ying Sun, Marc G Genton,
• Abstract要約: 本研究では,機能的データ分析フレームワークにおけるビデオ異常検出について検討し,Magnitude-Shape (MS) Plotの適用性に着目した。 オートエンコーダは、異常のないトレーニングデータから通常の行動パターンを学習し、再構成するために使用される。 MS-Plotは、統計的に原則化された、異常検出のための解釈可能なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6961981570832374
• License:
• Abstract: Detecting anomalies in crowded video scenes is critical for public safety, enabling timely identification of potential threats. This study explores video anomaly detection within a Functional Data Analysis framework, focusing on the application of the Magnitude-Shape (MS) Plot. Autoencoders are used to learn and reconstruct normal behavioral patterns from anomaly-free training data, resulting in low reconstruction errors for normal frames and higher errors for frames with potential anomalies. The reconstruction error matrix for each frame is treated as multivariate functional data, with the MS-Plot applied to analyze both magnitude and shape deviations, enhancing the accuracy of anomaly detection. Using its capacity to evaluate the magnitude and shape of deviations, the MS-Plot offers a statistically principled and interpretable framework for anomaly detection. The proposed methodology is evaluated on two widely used benchmark datasets, UCSD Ped2 and CUHK Avenue, demonstrating promising performance. It performs better than traditional univariate functional detectors (e.g., FBPlot, TVDMSS, Extremal Depth, and Outliergram) and several state-of-the-art methods. These results highlight the potential of the MS-Plot-based framework for effective anomaly detection in crowded video scenes.
• Abstract（参考訳）: 混雑したビデオシーンの異常を検出することは、公共の安全のために重要であり、潜在的脅威のタイムリーな識別を可能にする。 本研究では,Magnitude-Shape (MS) Plotの適用に着目し,機能的データ分析フレームワーク内での映像異常検出について検討する。 オートエンコーダは、異常のないトレーニングデータから通常の行動パターンを学習し、再構成するために使用される。 各フレームの再構成誤差行列を多変量関数データとして扱い、MS-Plotを適用して大きさと形状のずれを解析し、異常検出の精度を高める。 キャパシティを使って偏差の大きさと形状を評価することで、MS-Plotは統計的に原理化された、異常検出のための解釈可能なフレームワークを提供する。 提案手法はUCSD Ped2とCUHK Avenueの2つのベンチマークデータセットを用いて評価し,有望な性能を示す。 従来の単変量関数検出器(例えば、FBPlot、TVDMSS、Extremal Depth、Outliergram)やいくつかの最先端の手法よりも優れた性能を発揮する。 これらの結果は、混雑した映像シーンにおける効果的な異常検出のためのMS-Plotベースのフレームワークの可能性を強調している。

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