概要

近年の多様化社会において，身体障害者の方や高齢者の方が自立した生活を送るための支援技術が必要不可欠となっています．今回は，コンピュータービジョン分野における典型的な異常検知手法を紹介し，その後に，特に高齢化社会を支えるための技術として，チェストカメラによって撮影した一人称視点映像から，装着者の転倒やふらつきなどの異常行動を検出する研究を紹介します．

目的

  • コンピュータービジョン分野における異常検知手法を知る.
  • 一人称視点映像における異常検出の課題を理解する．

発表日時

場所:  オンライン (Zoom)
日時: 2021年3月7日 9時 - 10時

参考資料

[1] R. Chalapathy et al. Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey. 2019. [arXiv]
[2] J. Yi et al. Patch SVDD: Patch-level SVDD for Anomaly Detection and Segmentation. ACCV, 2020. [arXiv]
[3] L. Ruff et al. Deep One-Class Classification. ICML, 2018. [pdf]
[4] D. Gong et al. Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection. ICCV, 2019 [arXiv]