KCI등재
객체 중심 증강 기법을 통한 군중 장면에서의 임베딩 유사도 기반 이상 탐지
저자
발행기관
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지(The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing)
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발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
7-17(11쪽)
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이상 탐지는 비디오 프레임에서 정상 이벤트에서 벗어난 이상 영역의 위치를 검출하는 데 중점을 둔다. 본 논문에서 는 객체 중심 증강 기법을 통한 군중 장면에서의 임베딩 유사성 기반 이상 탐지 기법을 제안한다. 우선 우리가 제안 한 객체 중심 증강 기법을 통해 객체들이 이미지의 모든 영역에 위치하게끔 한다. 그런 다음 사전 훈련된 합성 곱 신경망(CNN)을 사용하여 임베딩 벡터를 추출한다. 그 이후 추출한 임베딩 벡터의 다변량 가우스 분포를 계산하여 정상 클래스의 분포 파라미터를 학습한다. 테스트 이미지에서의 이상 영역을 감지하기 위해 우선 정상 클래스를 나 타내는 참조 벡터와 테스트 이미지에서부터 추출한 임베딩 벡터 사이의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성한다. 그 이후 이상치 맵에서의 높은 스코어를 가지는 영역을 추출하는 방식으로 이상 영역을 감지할 수 있다. UCSD 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 우리가 제안한 방법이 다른 임베딩 유사성 기반 방법보다 이상 영역을 더 잘 감지할 수 있음을 보여준다.
더보기Anomaly detection focuses on the problem of localization or classification of anomaly regions in a video frame that deviated from their normal event. In this paper, we present embedding similarity-based anomaly detection in crowd scenes via object-centric augmentation. First, we locate the objects in all possible spaces in the images using our proposed object-centric augmentation technique. Then, we use a pre-trained convolutional neural network (CNN) to extract embedding vectors. After that, a probabilistic representation of the normal class is obtained by calculating multivariate Gaussian distributions of the embedding vectors. To detect the anomalous regions of a test image, the anomaly map is formed by calculating the distance between reference vectors representing normal class and embedding vectors of a test image. Finally, the anomalous regions can be detected by extracting the regions that contain a high anomaly score in the anomaly map. Experimental results show that our proposed method can detect anomalous regions better than another embedding similarity-based method on the UCSD dataset.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.62 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.51 | 0.557 | 0.26 |
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