Vi tar itu med problemet med att upptäcka oegentligheter i visuella data, t.ex., upptäcka misstänkta beteenden i videosekvenser, eller identifiera framträdande mönster i bilder. Termen "oregelbunden" beror på i vilket sammanhang den "regelbundna" eller "giltiga" definieras. Det är dock inte realistiskt att förvänta sig en uttrycklig definition av alla möjliga giltiga konfigurationer för ett givet sammanhang. Vi utgör problemet med att bestämma giltigheten av visuell data som en process för att bygga ett pussel: Vi försöker komponera en ny observerad bildregion eller ett nytt videosegment ("förfrågan") med hjälp av bitar av data ("pusselbitar") extraherade från tidigare visuella exempel ("databasen"). Regioner i de observerade data som kan bestå med hjälp av stora sammanhängande bitar av data från databasen anses mycket troliga, medan regioner i de observerade data som inte kan bestå av databasen (eller kan bestå, men endast med hjälp av små fragmenterade bitar) betraktas som osannolika/sannolika. Problemet framställs som en slutledningsprocess i en probabilistisk grafisk modell. Vi visar tillämpningar av detta tillvägagångssätt för att identifiera soliditet i bilder och video, för att upptäcka misstänkta beteenden och för automatisk visuell inspektion för kvalitetssäkring.
Arbetet i REF tar upp problemet med att upptäcka oegentligheter i visuella data, t.ex., upptäcka misstänkta beteenden i videosekvenser, eller identifiera framträdande mönster i bilder.
Detecting Irregularities in Images and in Video
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}