使用级联深度学习模型检测异常实体
计算机视觉与模式识别
2021-03-10 v1
摘要
不符合常规行为的人类动作被视为异常，此类行为者称为异常实体。利用视觉数据检测异常实体是计算机视觉中一个具有挑战性的问题。本文提出一种新方法，用于在考场复杂情境中检测异常实体。所提方法使用级联的深度卷积神经网络模型。在第一阶段，我们对视频帧应用预训练的人体姿态估计模型以提取身体关键特征点。从每个关键点提取的图像块在第二阶段用于构建 densely connected 深度卷积神经网络模型，以检测异常实体。为实验我们收集了学生在考场参加考试的视频数据库。我们的结果表明，所提方法能够以高精度检测异常实体并预警异常行为。
引用
@article{arxiv.2103.05164,
title = {Anomalous entities detection using a cascade of deep learning models},
author = {Hamza Riaz and Muhammad Uzair and Habib Ullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05164},
year = {2021}
}