PHEVA: A Privacy-preserving Human-centric Video Anomaly Detection Dataset

要約

PHEVA、プライバシーを保護する人間中心の倫理的なビデオ異常検出データセット。
ピクセル情報を削除し、匿名化された人間の注釈のみを提供することで、PHEVA は個人を特定できる情報を保護します。
このデータセットには、1 台の新しいコンテキスト固有のカメラを備えた 7 つの屋内/屋外シーンが含まれており、以前の最大のデータセットと比較して 5 倍を超えるポーズアノテーション付きフレームが提供されます。
この研究では、異常検出に初めて使用される指標である 10% エラー率 (10ER) を含む包括的な指標セットを使用して、PHEVA に関する最先端の手法をベンチマークし、実際の展開に関連する洞察を提供します。
PHEVA は、この種のものとしては初めてであり、継続的な学習ベンチマークを導入することで従来のトレーニングと現実世界の展開との間のギャップを埋め、82.14% のケースで従来の方法を上回るモデルを実現します。
データセットは https://github.com/TeCSAR-UNCC/PHEVA.git で公開されています。

要約(オリジナル)

PHEVA, a Privacy-preserving Human-centric Ethical Video Anomaly detection dataset. By removing pixel information and providing only de-identified human annotations, PHEVA safeguards personally identifiable information. The dataset includes seven indoor/outdoor scenes, featuring one novel, context-specific camera, and offers over 5x the pose-annotated frames compared to the largest previous dataset. This study benchmarks state-of-the-art methods on PHEVA using a comprehensive set of metrics, including the 10% Error Rate (10ER), a metric used for anomaly detection for the first time providing insights relevant to real-world deployment. As the first of its kind, PHEVA bridges the gap between conventional training and real-world deployment by introducing continual learning benchmarks, with models outperforming traditional methods in 82.14% of cases. The dataset is publicly available at https://github.com/TeCSAR-UNCC/PHEVA.git.

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