Bullying10K: A Neuromorphic Dataset towards Privacy-Preserving Bullying Recognition

要約

日常生活における暴力の蔓延は、個人の身体的および精神的健康に重大な脅威をもたらします。
公共の場で監視カメラを使用することは、そのような事件を積極的に抑止し、防止するのに効果的であることが証明されています。
しかし、広く導入されているため、プライバシー侵害に関する懸念が生じています。
この問題に対処するために、当社ではダイナミック ビジョン センサー (DVS) カメラを活用して、静止画像ではなくピクセルの明るさの変化をキャプチャするため、暴力事件を検出し、プライバシーを保護します。
現実のシナリオからのさまざまなアクション、複雑な動き、オクルージョンを網羅する Bullying10K データセットを紹介します。
さまざまなタスクを評価するための 3 つのベンチマーク (動作認識、時間的動作位置特定、姿勢推定) を提供します。
10,000 のイベント セグメント、合計 120 億のイベントと 255 GB のデータを備えた Bullying10K は、暴力検出と個人プライバシーの永続性のバランスをとることで大きく貢献します。
そして、それは神経形態データセットにも課題をもたらします。
これは、プライバシー保護ビデオ システムのトレーニングと開発のための貴重なリソースとして機能します。
Bullying10K は、これらの領域における革新的なアプローチの新たな可能性を開きます。

要約(オリジナル)

The prevalence of violence in daily life poses significant threats to individuals’ physical and mental well-being. Using surveillance cameras in public spaces has proven effective in proactively deterring and preventing such incidents. However, concerns regarding privacy invasion have emerged due to their widespread deployment. To address the problem, we leverage Dynamic Vision Sensors (DVS) cameras to detect violent incidents and preserve privacy since it captures pixel brightness variations instead of static imagery. We introduce the Bullying10K dataset, encompassing various actions, complex movements, and occlusions from real-life scenarios. It provides three benchmarks for evaluating different tasks: action recognition, temporal action localization, and pose estimation. With 10,000 event segments, totaling 12 billion events and 255 GB of data, Bullying10K contributes significantly by balancing violence detection and personal privacy persevering. And it also poses a challenge to the neuromorphic dataset. It will serve as a valuable resource for training and developing privacy-protecting video systems. The Bullying10K opens new possibilities for innovative approaches in these domains.

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