論文の概要: Anomaly Detection Using Computer Vision: A Comparative Analysis of Class Distinction and Performance Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19100v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 19:36:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:51:52.505937
- Title: Anomaly Detection Using Computer Vision: A Comparative Analysis of Class Distinction and Performance Metrics
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いた異常検出:クラス判別と性能指標の比較分析
- Authors: Md. Barkat Ullah Tusher, Shartaz Khan Akash, Amirul Islam Showmik,
- Abstract要約: 本研究は,OpenCVとディープラーニング技術を組み合わせたクラス区別と性能評価に焦点を当てた。
この制度は、権限のある人(管理者)、侵入者、非人間的存在の3つの階級を効果的に区別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper showcases an experimental study on anomaly detection using computer vision. The study focuses on class distinction and performance evaluation, combining OpenCV with deep learning techniques while employing a TensorFlow-based convolutional neural network for real-time face recognition and classification. The system effectively distinguishes among three classes: authorized personnel (admin), intruders, and non-human entities. A MobileNetV2-based deep learning model is utilized to optimize real-time performance, ensuring high computational efficiency without compromising accuracy. Extensive dataset preprocessing, including image augmentation and normalization, enhances the models generalization capabilities. Our analysis demonstrates classification accuracies of 90.20% for admin, 98.60% for intruders, and 75.80% for non-human detection, while maintaining an average processing rate of 30 frames per second. The study leverages transfer learning, batch normalization, and Adam optimization to achieve stable and robust learning, and a comparative analysis of class differentiation strategies highlights the impact of feature extraction techniques and training methodologies. The results indicate that advanced feature selection and data augmentation significantly enhance detection performance, particularly in distinguishing human from non-human scenes. As an experimental study, this research provides critical insights into optimizing deep learning-based surveillance systems for high-security environments and improving the accuracy and efficiency of real-time anomaly detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンを用いた異常検出実験について述べる。
この研究は、クラス区別と性能評価に焦点を当て、リアルタイムの顔認識と分類にTensorFlowベースの畳み込みニューラルネットワークを使用しながら、OpenCVとディープラーニング技術を組み合わせる。
この制度は、権限のある人(管理者)、侵入者、非人間的存在の3つの階級を効果的に区別する。
MobileNetV2ベースのディープラーニングモデルを用いて、リアルタイム性能を最適化し、精度を損なうことなく高い計算効率を確保する。
画像の拡張と正規化を含む大規模なデータセット前処理は、モデルの一般化機能を強化する。
本分析では, 管理者が90.20%, 侵入者が98.60%, 非人的検出が75.80%, 平均処理速度が30フレーム/秒であった。
本研究は, 伝達学習, バッチ正規化, およびアダム最適化を利用して, 安定かつ堅牢な学習を実現する。
その結果,高度な特徴選択とデータ拡張により検出性能が著しく向上することが示唆された。
本研究では,高セキュリティ環境におけるディープラーニングに基づく監視システムの最適化と,リアルタイム異常検出の精度と効率向上に関する重要な知見を提供する。
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