論文の概要: Sequential keypoint density estimator: an overlooked baseline of skeleton-based video anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18368v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 07:55:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.896853
• Title: Sequential keypoint density estimator: an overlooked baseline of skeleton-based video anomaly detection
• Title（参考訳）: 逐次キーポイント密度推定器:骨格型ビデオ異常検出の見落としベースライン
• Authors: Anja Delić, Matej Grcić, Siniša Šegvić,
• Abstract要約: SeeKerはヒト骨格の配列の異常を検出する方法である。 本手法はキーポイントレベルで自己回帰因子化によって骨格配列密度を定式化する。 SeeKerはUBnormalとMSAD-HRデータセットのすべての従来のメソッドを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Detecting anomalous human behaviour is an important visual task in safety-critical applications such as healthcare monitoring, workplace safety, or public surveillance. In these contexts, abnormalities are often reflected with unusual human poses. Thus, we propose SeeKer, a method for detecting anomalies in sequences of human skeletons. Our method formulates the skeleton sequence density through autoregressive factorization at the keypoint level. The corresponding conditional distributions represent probable keypoint locations given prior skeletal motion. We formulate the joint distribution of the considered skeleton as causal prediction of conditional Gaussians across its constituent keypoints. A skeleton is flagged as anomalous if its keypoint locations surprise our model (i.e. receive a low density). In practice, our anomaly score is a weighted sum of per-keypoint log-conditionals, where the weights account for the confidence of the underlying keypoint detector. Despite its conceptual simplicity, SeeKer surpasses all previous methods on the UBnormal and MSAD-HR datasets while delivering competitive performance on the ShanghaiTech dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常な人間の行動を検出することは、医療監視、職場の安全、公共の監視など、安全に重要なアプリケーションにおいて重要な視覚的タスクである。 これらの文脈では、異常はしばしば異常な人間のポーズで反映される。 そこで本研究では,ヒト骨格の配列中の異常を検出する方法であるSeeeKerを提案する。 本手法はキーポイントレベルで自己回帰因子化によって骨格配列密度を定式化する。 対応する条件分布は、以前の骨格運動が与えられた確率的なキーポイント位置を表す。 本研究は, コンディショナル・ガウスの骨格の関節分布を, キーポイント全体にわたる因果予測として定式化する。 骨格が異常であるとフラグ付けされるのは、キーポイントの位置が我々のモデルを驚かせた場合である(つまり、低い密度を受ける)。 実際には、我々の異常スコアはキーポイント当たりの対数条件の重み付けの合計であり、そこでは重み付けが鍵ポイント検出器の信頼性を考慮に入れている。 概念的な単純さにもかかわらず、SeeeKerはUBnormalとMSAD-HRデータセットの以前のすべてのメソッドを上回り、上海Techデータセットで競争力のあるパフォーマンスを提供する。

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