I-ViSE：基于无监督特征查询的交互式视频 surveillance 边缘服务
计算机视觉与模式识别
2020-03-26 v1 分布式、并行与集群计算
多媒体
图像与视频处理
摘要
态势感知（Situation AWareness, SAW）对许多任务关键型应用至关重要。然而，当试图从数千视频帧中立即识别感兴趣对象或放大可疑活动时，SAW 极具挑战性。本工作旨在开发可查询系统以即时选取感兴趣内容。尽管人脸识别技术已成熟，但在许多如公共安全监控的场景中，感兴趣对象的特征可能远比人脸特征复杂。此外，人类操作员未必总能给出描述性、简单且准确的查询。实际上，更常见的是仅有对某些可疑物体或事故的粗略、一般性描述。本文提出一种基于无监督特征查询的交互式视频 surveillance 边缘服务（I-ViSE）。采用不泄露任何隐私信息的无监督方法，I-ViSE 方案利用人体通用特征与衣服颜色。遵循边缘-雾计算范式构建了 I-ViSE 原型，实验结果验证了 I-ViSE 方案在不到两秒内达成场景识别的设计目标。
引用
@article{arxiv.2003.04169,
title = {I-ViSE: Interactive Video Surveillance as an Edge Service using Unsupervised Feature Queries},
author = {Seyed Yahya Nikouei and Yu Chen and Alexander Aved and Erik Blasch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04169},
year = {2020}
}
备注
R1 is under review by the IEEE Internet of Things Journal