Anomaly upptäckt i videor hänvisar till identifiering av händelser som inte överensstämmer med förväntat beteende. Men nästan alla befintliga metoder tar itu med problemet genom att minimera återuppbyggnadsfelen i utbildningsdata, vilket inte kan garantera ett större återuppbyggnadsfel för en onormal händelse. I detta dokument föreslår vi att problemet med att upptäcka anomalier hanteras inom ramen för en videoprognos. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som utnyttjar skillnaden mellan en förutsagd framtidsram och dess grundsanning för att upptäcka en onormal händelse. För att förutsäga en framtida ram med högre kvalitet för normala händelser, förutom de vanligt använda utseende (spatiala) begränsningar på intensitet och lutning, introducerar vi också en rörelse (temporal) begränsning i video förutsägelse genom att driva det optiska flödet mellan förutsagda ramar och mark sanningsramar för att vara konsekvent, och detta är det första arbetet som introducerar en temporal begränsning i video förutsägelse uppgift. Sådana rumsliga och rörelsemässiga begränsningar underlättar den framtida ram förutsägelsen för normala händelser, och därmed underlätta att identifiera de onormala händelser som inte uppfyller förväntningarna. Omfattande experiment på både en leksak dataset och några allmänt tillgängliga dataset validerar effektiviteten av vår metod när det gäller robusthet till osäkerheten i normala händelser och känsligheten för onormala händelser. Alla koder släpps på https://github. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1).
Liu m.fl. REF upptäcker avvikelser genom att söka efter skillnader mellan förutsedda framtidsramar och faktiska observationer.
Future Frame Prediction for Anomaly Detection - A New Baseline
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}