视频流上的单次运行动作检测器——一种隐私保护方法
计算机视觉与模式识别
2021-02-09 v1 机器学习
摘要
本文在设计与评估基于视觉的隐私保障活动监控系统方面迈出初步步伐。所提技术利用人工智能 (AI) 赋能的主动系统，提供对人类活动的持续监控、行为分析与建模。为此，本文提出单次运行动作检测器 (S-RAD)，这是一种实时的隐私保护动作检测器，可执行端到端的动作定位与分类。它基于 Faster-RCNN，结合时间位移建模与基于片段的采样来捕捉人类动作。在 UCF-Sports 与 UR Fall 数据集上的结果展现出与当前最优 (State-of-the-Art) 方法相当的准确率，且模型规模与计算需求显著更低，并具备在边缘嵌入式设备（如 Nvidia Jetson Xavier）上实时执行的能力。
引用
@article{arxiv.2102.03391,
title = {Single Run Action Detector over Video Stream -- A Privacy Preserving Approach},
author = {Anbumalar Saravanan and Justin Sanchez and Hassan Ghasemzadeh and Aurelia Macabasco-O'Connell and Hamed Tabkhi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03391},
year = {2021}
}