التعلم التمثيلي الشامل للكشف عن الشذوذ في المسارات متعددة المهام

كشف التسلسلات الشاذة في الفيديو يتناول التعرف على الأحداث غير الطبيعية في مقاطع الفيديو. إلى جانب الإشارة البصرية، تم أيضًا معالجة كشف التسلسلات الشاذة في الفيديو باستخدام تسلسلات الهيكل العظمي (skeleton sequences). نقترح تمثيلًا شاملاً لمسارات الهيكل العظمي لتعلم الحركات المتوقعة عبر الفترات الزمنية المختلفة. تعتمد طريقتنا على التعلم متعدد المهام لإعادة بناء أي فترة زمنية متواصلة غير مرئية في المسار، مما يسمح باستخلاص فترات زمنية سابقة أو لاحقة، وتقريب الفترات الوسطى. نستخدم نموذجًا مبنيًا على الانتباه (attention-based) يعتمد على التشفير والفك التلقائي (encoder-decoder) من الطرف إلى الطرف. حيث نشفر المسارات الزمنية المُغطاة، ونُعلّم تمثيلات خفية مشتركة للفترات المُغطاة، ثم نُعيد بناء المسارات بناءً على الحركات المتوقعة عبر الفترات الزمنية المختلفة. أظهرت التجارب الواسعة على ثلاث مجموعات بيانات تعتمد على المسارات في كشف التسلسلات الشاذة في الفيديو مزايا كفاءة الطريقة المقترحة، مع تحقيق نتائج متقدمة على مستوى الحد الأدنى (state-of-the-art) في كشف التسلسلات الشاذة في مسارات الهيكل العظمي.