17日前

監視動画におけるAny-Shot順次異常検出

Keval Doshi, Yasin Yilmaz
監視動画におけるAny-Shot順次異常検出
要約

監視映像における異常検出は近年注目を集めている。公開データセットにおいて最先端手法の性能は競争力を持っているものの、大量の学習データを必要とし、新たなデータが得られた際のモデルの継続的更新に関する明確なアプローチが欠如している。さらに、オンラインでの意思決定はこの分野において重要な要素であるが、ほとんど無視されている。こうした研究上の課題に着目し、本研究では、転移学習と任意回数学習(any-shot learning)を活用したオンライン異常検出手法を提案する。この手法により、学習の複雑さを大幅に低減し、少数のラベル付き正常例(nominal examples)のみを用いて異常を検出するメカニズムを実現する。提案手法は、ニューラルネットワークベースのモデルの特徴抽出能力を活用して転移学習を実現するとともに、統計的手法による任意回数学習の能力を活かしている。

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