초록
비디오 이상 감지(Video Anomaly Detection, VAD)는 비디오에서 의심스러운 사건을 식별하는 기술로, 범죄 예방과 국가 안보에 있어 중요한 역할을 합니다. 본 논문에서는 속성 기반 표현에 의존하는 간단하면서도 매우 효과적인 VAD 방법을 제안합니다. 제안된 방법의 기본 버전은 모든 객체를 그 속도와 자세로 표현하며, 밀도 추정을 통해 이상 점수를 계산합니다. 놀랍게도, 이 간단한 표현만으로도 가장 많이 사용되는 VAD 데이터셋인 상하이테크(ShanghaiTech)에서 최신 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, 우리의 속성 기반 표현을 사전 학습된 딥 러닝 모델과 결합하면 Ped2, Avenue, 그리고 상하이테크(ShanghaiTech)에서 각각 99.1%, 93.7%, 85.9%의 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) 값을 얻어 최신 성능을 달성하였습니다.