1 1 1 فق ت فق ت بسج Preliminary Study on Real-time Anomaly Detection from Multiple Video Streams Hirotaka Ogawa 1 Hidemoto Nakada 1 Tomohiro Kudoh 1 لم فق ف فل م م فك -مه ف ن م ىه م ى ف ف ف فل م ك ل ف م ى - فم ف ل ى ق ىف مط Abstract: ى فكى ف ى ف م ىه م ىو فلف مل ة. فق ت 属 م ف ن ه ى فم -م ىوكف م ى لم قى ىل ف ه ىل ك ى ف فل فىلم ى فىكم.ف فل م ى - فم ن مى ف ملى属 ف م ل فو فك م属 فو فىك ك ى ى فم ف مو ى لم ف م م ممق لفم ف م فو م ىمو ل ف وكى م فمن ل ف م - ف م مه م ف ىل ف ل ف ملى ىو ة. ى فكى ف ى ف ن م قف ف م ى م ف مو فو كم م م属 مك مب. ملى属 ل ف ممل ل属 فم ل ف فم ملى م ى ن ى كم مل ف ف م ى - فم ملى فو م ف كف ف م»ى فم م属 م ف. م مو ن كى ى م كف فوك مك ف ن م مو م فهى م ى ف م属 ل ء. م ن 属 مى م مو مقى ك مل ه ى فم ق م ى - فم ف لم ن م مق فك م ف ن ملى فم لم فق ى كم كمل ف ف م ف ء ك ل ك مط. م ف ن ملى فم ن و 属 ه مو ه ىل ككف م ى - فم ف لم مك مق ل فو فك م فو ى ى فلف همل مك ف نم فو نى ف ك ل ف م مو ن م ى م م مو ى ى فهى م ى لم ىف مل م.مه ف م ى ف م ى بسج ن لم كف م قوهىم - ل م ن ف مو مو属 لم م ق 1. ه ى مك ذ م م ذ 1 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) مك لمز فح مك لمز فح ذ ١
]١[ ] ٢ [ فق ت فق ت 2. 2.1 Jubatus ] ٢ [ فق ت م ك ف ن ة لم منم ذ ةس ششخ فق ت فق ت ض م د ءجب ذز ذز ذز *1 فق ت ف ففق ي ف ففق ي مى د فك ج ءدج كفء خ ف ففق ي add calc_score 2.2 CHLAC ]٣[ ى ف م - ء فك ج مل - موهىب ءجب ٢ ءجب ٢ ءجب ٣ مل - موهىب كىق ءجب ]٤[ ٣ ى ف م - ء فك ج ٢ ١ ءجب ٢٥١ ٢٥١ ءجب ]٥[ ]٦[ ]٧[ ]٨[ ]٩[ كفء مى د فك ج ءجب ءدج 2.3 1 *1 ٢
640x480,30FPS 1/4 1/4 640x480,30FPS 1/4 1/4 CHLAC CHLAC (k[i], f[i]) 251 add (k[i], f[i]) 251 calc_score jubaanomaly 35" 25" 15" 5" 1 2 1 100 200 300 400 500 1000 2000 2 1 % 3 Throughput: jubaanomaly learning phase 2 3 2 ( ١ ) سذء ٦٤٠ ٤٨٠ ٣٠ ( ٢ ) ١/٤ ١/٤ ( ٣ ) ( ٤ ) ءجب ( ٥ ) ف ففق ي add ( ١ ) سذء ٦٤٠ ٤٨٠ ٣٠ ( ٢ ) ١/٤ ١/٤ ( ٣ ) ( ٤ ) ءجب ( ٥ ) ف ففق ي calc_score ١ 2 فق ي ى فق ت 3. ٢٦٢٠-٥ صذ (ز) مظ (ز) م ة ٨ ا ٣٢ صذ ٢»با ٢.٠٠ صذ ٦ ١٢ ٨٦ ٦.٤ سد م فق ت ٦٤ ى م ٠.٤.٣ فق ت ف ففق ي euclid_lsh 3.1 ٢٨ تح ١ سذء ٦٤٠ ٤٨٠ ٣٠ 3 ١ ٠٠٠ ٢ ٠٠٠... ٢٠ ٠٠٠ ٣ سذء ٣٠ ٦ ٠٠٠ ٢٤ 5 ١ ٠٠٠ ٢ ٠٠٠... ٢٠ ٠٠٠ 6 ١٠ ٠٠٠ سذء٣٠ ٣
90 80 70 60 50 40 30 20 1 8 7 6 5 4 10 100 200 300 400 500 1000 2000 2 2 4 Throughput: jubaanomaly learning phase (total) 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 learning" learning"(plugin)" detec:on" detec:on"(plugin)" 6 5 4 1 2 2 100 200 300 400 500 1000 2000 5 Throughput: jubaanomaly detection phase 140 120 100 80 60 1 40 20 2 2 100 200 300 400 500 1000 2000 6 Throughput: jubaanomaly detection phase (total) ٢٠ ١ ٠٠٠ سذء ٣٠ د/ة ١ ٠٠٠ ٢٨ ١ ٢١٠ قح ١٢٠ 7 Response Time 3.2 7 ١ ٠٠٠ ١ ١ ٠٠٠ ( ىه )ه ى فم ه ى فم ١ ( ىه ) ى كم مل ى كم مل ى كم مل ه ى فم ءجب ( ىه )ه ى فم ( ىه ) ى كم مل ٧ ٣.١ ( ىه ) ى كم مل ( ىه )ه ى فم ١ ٢ ى كم مل ه ى فم 3.3 ءدج فق ت nn_engine->decode_row() nn_engine->update_row() ى فك ج بسج م ى ى مس و فب ٤
10 9 8 7 6 5 4 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 update_row" collect_neighbors(1)" collect_neibors(2)" 16 14 1 10 8 6 4 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 euclid_lsh" lsh" minhash" 8 Response Time (Breakdown) 9 Response Times for three backend algorithms bin width 1 211 10 363 50 506 100 502 1 euclid lsh bin width collect_neighbors(1) بسج collect_neighbors(2) بسج update_kdist_with_neighbors() مك ف ىل- update_lrd_with_neighbors() ل update_row() collect_neighbors() كم ١٠٠ ١٠ ٠٠٠ ١ 8 update_row() collect_neighbors() collect_neighbors(2) n بسج n ١٠ ٠٠٠ ٧ ٠٤١ bin_width 1 bin_width ١٠ ٣٠ بسج ٣٠ فق ت ءدج euclid_lsh lsh minhash inverted_index inverted_index ٣ 9 euclid_lsh lsh bin_width 4. فق ت فق ت ٥
بسج بسج بسج فق ت شة دء خ شة :دء خ ]١[ http://www.nedo.go.jp/activities/zzjp_ 100048.html. م ىوكفح م ى د لم قى ىء : فق ت :ششخ ل ف ةءذ ]٢[ http://jubat.us/. 属 م ف ء ه ى فمج فكى كف ن م موك 属 م ء :.ش ف ى ث ل ف.خ د ]٣[ IAPR Workshop م ى ى مهى م ى ل ف م قى ممخ (١٩٩٨). ٤٣٥ تح ٤٣١. Vision on Computer م ف ىس ل ف ى كء :.خ د ل ف.ش ىو ف فق ث ]٤[ مل د موهىب كىق ه ى ص ى فكمحى ملة مذ-م ى ح Recogni- Int. Conf. on Pattern ى ف م - ء فك ج (٢٠٠٤). ٧٤٤ تح ٧٤١. ٤. ض tion ]٥[ ءجب لى ا ٦١٥. خ ١٠٥. ض صحزذ (٢٠٠٦). ١٢ تح ٩٧. ]٦[ ٢٧. خ ٢٠٠٨. ض CVIM (٢٠٠٨). ٥٢ تح ٤٧. ]٧[ ءجب (٢٠٠٩). ١٣٤٩ تح ١٣٤٤. ٢٠٠٩) صزةح) ٢٠٠٩ ]٨[ (٢٠٠٤). ١٨٦ تح ١٧٣. ٩١. خ ٢٠٠٤. ض CVIM ]٩[ (٢٠٠٨). ٢٥٤ تح ٢٤٧. ٨٢. خ ٢٠٠٨. ض صحزذ ٦