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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,067 - 1,074 (8page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.1067
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영상 이상 감지는 보안, 안전, 품질 관리 등 광범위한 응용 가치로 인해 주목받는 딥러닝 연구 분야이다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 이상 탐지 방법들은 학습 데이터에 대한 높은 의존성과 탐지 결과에 대한 제한적인 설명이라는 근본적인 한계를 가진다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 객체 탐지와 의미론적 분할을 결합한 규칙 기반의 제로-샷 영상 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 객체와 배경 간의 관계를 명시적 규칙으로 정의하고, 사전 학습된 비전 모델을 활용하여 장면의 구조를 정확하게 파악한다. 이를 통해 도메인 특화 학습 없이도 새로운 환경에서 효과적으로 이상을 탐지할 수 있다. Shanghaitech와 NWPU Campus 데이터셋을 활용한 실험을 통해, 제안 방법이 추가 학습 없이도 기존 접근법 대비 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌 (References)
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
W. Sultani, C. Chen, and M. Shah, “Real-world anomaly detection in surveillance videos,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 6479-6488. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00678
Y. Yao, M. Xu, Y. Wang, D. J. Crandall, and E. M. Atkins, “Unsupervised traffic accident detection in first-person videos,” in 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019, pp. 273-280. doi: https://doi.org/10.1109/IROS40897.2019.8967556
A. Adam, E. Rivlin, I. Shimshoni, and D. Reinitz, “Robust real-time unusual event detection using multiple fixed-location monitors,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 30, no. 3, pp. 555-560, March 2008. doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2007.70825
M. Hasan, J. Choi, J. Neumann, A. K. Roy-Chowdhury, and L. S. Davis, “Learning temporal regularity in video sequences,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, pp. 733-742. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.86
Y. S. Chong and Y. H. Tay, “Abnormal event detection in videos using spatiotemporal autoencoder,” in International Symposium on Neural Networks, Springer, Cham, 2017, pp. 189-196. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-59081-3_23
Y. Yao, M. Xu, Y. Wang, D. J. Crandall, and E. M. Atkins, “Unsupervised traffic accident detection in first-person videos,” in 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019, pp. 273-280. doi: https://doi.org/10.1109/IROS40897.2019.8967556
A. Adam, E. Rivlin, I. Shimshoni, and D. Reinitz, “Robust real-time unusual event detection using multiple fixed-location monitors,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 30, no. 3, pp. 555-560, March 2008. doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2007.70825
M. Hasan, J. Choi, J. Neumann, A. K. Roy-Chowdhury, and L. S. Davis, “Learning temporal regularity in video sequences,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, pp. 733-742. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.86
Y. S. Chong and Y. H. Tay, “Abnormal event detection in videos using spatiotemporal autoencoder,” in International Symposium on Neural Networks, Springer, Cham, 2017, pp. 189-196. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-59081-3_23
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