Detecção de Anomalias em Vídeos com Classificador Sequencial de Dados Composto Apenas por Camadas de Rede Neural
Profunda
Nome: FÁBIO RICARDO OLIVEIRA BENTO
Data de publicação: 20/10/2023
Banca:
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Papel |
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| RAQUEL FRIZERA VASSALLO | Orientador |
Resumo: Esta tese aborda o problema de detecção de anomalias, que consiste em identificar eventos que não se conformam a um padrão de comportamento esperado. No contexto específico desta pesquisa, o objetivo é desenvolver um método para a detecção automática de eventos anômalos em vídeos, utilizando exclusivamente informações de sequências de frames. Essa abordagem é especialmente útil em situações em que dados auxiliares provenientes de algoritmos de detecção/rastreamento de objetos ou dados de pose humana não estão disponíveis ou não são confiáveis. A abordagem inicial adotada utiliza redes neurais convolucionais para extrair características espaciais dos dados. Em seguida, é empregado um classificador de séries temporais, composto por uma camada de convolução unidimensional e um conjunto de redes neurais recorrentes. A metodologia proposta seleciona uma arquitetura convolucional pré-treinada como extrator de características e emprega a técnica de transferência de aprendizagem para adaptar a rede ao problema em questão. Foram conduzidos experimentos com os conjuntos de dados UCSD Anomaly Detection e CUHK Avenue, e a avaliação foi baseada
em métricas como a Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC), a Area Under the Precision vs Recall Curve (AUPRC) e a Equal Error Rate (EER). Os resultados obtidos demonstraram uma AUC superior a 92% e uma EER inferior a 9%, os quais estão em conformidade com os resultados encontrados na literatura atual. Em seguida foi proposto um modelo que visa aprender as características globais e locais de cada frame em um vídeo de entrada. No nível do frame, empregou-se uma arquitetura baseada na FPN (Feature Pyramid Network) para extrair características globais. Por outro lado, no nível dos patches, adotou-se uma arquitetura fundamentada no ViT (Vision Transformer) para extrair características locais. Então, foi aplicado um classificador sequencial que combina redes Transformers e LSTM (Long Short-Term Memory) para gerar um escore de anomalia para cada frame. Isso é realizado com base em uma sequência de embeddings codificados por posição. Também, foi utilizada a função de perda Class-Balanced Focal Loss (CBFL) para lidar com o desequilíbrio entre as classes normal e anômala. Foram conduzidos experimentos no conjunto de dados UBnormal, avaliando a métrica AUC no nível de frame, tanto em sua versão micro quanto macro. Além disso, foram analisados os escores de anomalia ao longo do tempo no nível de frame, bem como os gráficos t-SNE. Por fim, o resultado da avaliação pelas métricas AUC micro-média e AUC macro-média demonstrou proximidade com o estado da arte.
