Detecção de eventos não usuais em vídeos de segurança

Resumo

A detecção de anomalias em vídeos tem diversas aplicações importantes, especialmente atualmente devido ao grande número de câmeras disponíveis. Um dos desafios nesse cenário é que há uma grande quantidade de dados disponíveis (frames de vídeos), mas somente uma pequena parte deles é de interesse (eventos não usuais ou anômalos). Consequentemente, para um humano, fazer a detecção desses eventos é um processo tedioso e ineficiente. Essa situação tem motivado pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de sistemas computacionais para auxiliar na detecção automática de eventos anômalos em vídeos. Apesar dos avanços obtidos recentemente, a maioria dos métodos considerados estado-da-arte ainda não é capaz de continuar aprendendo após o final da fase de treinamento, o que significa que eles não são capazes de lidar com mudanças no ambiente, como variações na iluminação. Este projeto tem como objetivo melhorar a detecção de eventos não usuais em vídeos de segurança investigando algoritmos de detecção de anomalias e descritores espaço-temporais. Com relação à algoritmos de detecção de anomalias, esse projeto irá investigar métodos que consigam continuar a aprender mesmo depois que a fase de treinamento terminou. Já com relação aos descritores espaço-temporais, esse projeto irá investigar, com a ajuda de técnicas de visualização, descritores que consideram o contexto espaço-temporal. (AU)