개인정보 보호를 위하여: 기반 뼈대 기반의 주목할 만한 행동 인식

관련 당국 및 비상 대응·구조 서비스는 특히 영상 감시 시스템을 활용한 보행자의 행동 분석을 통해 공공 안전을 보장하기 위한 스마트 지원 시스템에 점점 더 관심을 갖게 되고 있다. 시민들의 개인 권리에 대한 우려를 고려하여, 가능한 한 최소한의 정보만을 활용하는 데이터 프라이버시 친화적인 접근 방식에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 현실 세계의 감시 응용 분야에서 사람의 자세 정보만을 기반으로 이례적 또는 주목할 만한 행동을 인식하는 기존의 접근 방식을 검토한다. 특히, 두 가지 최신 기술적 수준의 기존 방법을 선정하여 공개 데이터셋 두 개와 내부 데이터셋을 활용해 그들의 전반적인 성능을 평가하였다. 또한, 본 논문에서는 이러한 기법들과 비교 가능한 성능을 달성하는 자체적인 접근 방식을 제안한다. 마지막으로, 정상적인 행동을 모델링하기 위한 메모리 확장 기능을 기존 방법들에 도입하였으며, 이는 평균적으로 행동 인식 성능을 4.3% 향상시켰다.