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[일시] 2023.08.09

[세미나 주제] Human behavior anomaly detection in CCTV

[참고 논문]
1) Real-world Anomaly Detection in Surveillance Video
2) Spatiotemporal Anomaly Detection Using Deep Learning for Real-Time Video Surveillance

[요약]
연구 내용을 간단히 요약하면 CCTV내에서 발생하는 abnormal한 상황들을 detection하는 주제이다. 해당 주제에 대해 두가지 논문을 살펴봤는데 첫번째 논문은 새로 만든, 이상과 정상 상황의 비율이 비슷하며, 오래 촬영된 데이터를 사용하여 비디오내에서 이상상황을 탐지하고자 하였다. 해당 논문의 주 contribution은 Multiple instance learning(MIL)을 사용하여 레이블이 부족한 상황에도 이상치를 탐지한 점이다. 두번째 논문은  시간, 공간적 정보를 가져가기 위한 layer를 추가하여 학습하고, active learning을 새로운 정보, 또는 의미가 바뀌는 정보에 대한 적응을 빠르게 할 수 있게 한 점이 주요 contribution이다.
1)번 논문의 주요 아이디어인 MIL 사용에 대해서는 흥미로웠고, 그에 대한 결과도 좋았지만, 발표 후 질문에 대답하면서 해당 방법론이 애초에 많은 이상 데이터가 담긴 데이터셋을 활용해서 좋은 결과를 낸것이 아닌가라는 의문이 들었었다.
2)번 논문은 전반적으로 모델의 실시간 적용 프레임워크를 구성할때 좋은 아이디어를 줄 것 같다는 생각이 들었지만, 성능적으로 조금 아쉬운 부분이 있었던 논문이었다.