监控场景中基于骨骼轨迹分析的犯罪现场分类
计算机视觉与模式识别
2022-07-06 v1
摘要
视频异常分析是计算机视觉领域积极追求的核心任务，其应用延伸至监控录像中的真实世界犯罪检测。在这项工作中，我们处理了与人相关的犯罪分类任务。在我们提出的方法中，视频帧中以骨骼关节轨迹表示的人体被用作主要的探索来源。首先，我们介绍了扩展 HR-Crime 数据集真实标签的重要性，并因此提出了一种有监督和无监督的方法来生成轨迹级别的真实标签。接下来，鉴于轨迹级别真实标签的可用性，我们引入了一个基于轨迹的犯罪分类框架。我们使用各种架构和特征融合策略来表示人体轨迹，并进行了消融实验。所进行的实验证明了该任务的可行性，并为该领域的进一步研究铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2207.01687,
title = {Crime scene classification from skeletal trajectory analysis in surveillance settings},
author = {Alina-Daniela Matei and Estefania Talavera and Maya Aghaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01687},
year = {2022}
}