SafeNet：一种用于评估场所 incoming 威胁的辅助解决方案
计算机视觉与模式识别
2020-02-12 v1 图像与视频处理
摘要
一种用于评估家庭 incoming 威胁（例如抢劫、入室盗窃、枪击暴力）的辅助解决方案将提升残障或非残障人士的安全。本文提出“SafeNet”——一种集成的辅助系统，用于生成面向上下文的图像描述以评估 incoming 威胁。该系统的关键功能包括检测与识别人，并从布置在房屋周围战略位置的摄像头获取的实时视频流中生成图像描述。本文聚焦于开发称为“SafeNet”的鲁棒模型以生成图像描述。为与系统交互，我们实现了启用对话的界面，用于从朋友/家人的人脸图像或视频创建个性化档案。为提高计算效率，我们应用变化检测滤除无任何活动的帧，并使用Faster-RCNN检测人的存在以及利用多任务级联卷积网络（MTCNN）提取人脸。随后，我们应用LBP/FaceNet识别人。SafeNet向用户发送图像描述，若发现匹配则包含人名或标记为“Unknown”的MMS、场景图像、面部描述和上下文信息。SafeNet以平均F-score 0.97识别朋友/家人/照护者对比入侵者/未知者，并以平均F-measure 0.97从10个类别生成图像描述。
引用
@article{arxiv.2002.04405,
title = {SafeNet: An Assistive Solution to Assess Incoming Threats for Premises},
author = {Shahinur Alam and Md Sultan Mahmud and Mohammed Yeasin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.04405},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1904.01178