الطرق نحو الكشف عن الشذوذ في الفيديو من الناحية البدنية والعامة

في السنوات الأخيرة، تم تناول مشكلة اكتشاف الشذوذ غير المسبوق في مقاطع الفيديو من قبل العديد من الدراسات. ومع ذلك، ركز معظم العمل على اكتشاف الإطارات الشاذة في مقاطع الفيديو المراقبة التي يتم التقاطها من كاميرات الأمن. بينما تم إهمال مهمة اكتشاف الشذوذ (AD) في مقاطع الفيديو التي تعرض سلوكًا ميكانيكيًا شاذًا بشكل كبير. يعتبر اكتشاف الشذوذ في مثل هذه المقاطع ذات أهمية أكاديمية وعملية، حيث يمكن أن يمكّن الكشف التلقائي عن الأعطال في العديد من البيئات الصناعية والصيانة والحياة الحقيقية. لتقدير إمكانات النهج المختلفة لاكتشاف هذه الشواذ، نقيم نهجين أساسيين بسيطين: (i) تقنيات اكتشاف الشذوذ في الصور مع تجميع زمني (Temporal-pooled image AD). (ii) تقدير الكثافة لمقاطع الفيديو الممثلة بميزات تم تدريبها مسبقًا لتصنيف الفيديو (Density estimation of videos represented with features pretrained for video-classification).تطوير مثل هذه الطرق يتطلب وجود مقاييس جديدة تسمح بتقييم النهج المختلفة المحتملة. نقدم مجموعة بيانات Physical Anomalous Trajectory or Motion (PHANTOM)، والتي تحتوي على ست فئات مختلفة من مقاطع الفيديو. تتكون كل فئة من مقاطع فيديو طبيعية وشاذة. تختلف الفئات فيما يتعلق بالظواهر المعروضة، وتباين الفئة الطبيعية، ونوع الشواذ الموجودة في مقاطع الفيديو. كما نقترح حتى مقياسًا أكثر صعوبة حيث يجب رصد الأنشطة الشاذة في مشاهد ذات تباين عالي.