Detecção de Evento Anômalo

Nos sistemas de vigilância, a identificação de comportamento anômalo é uma tarefa muito importante. Automatizar esta tarefa é bastante complicado, pois existem infinitas situações possíveis se pensarmos em uma vigilância automática escalonável. Para reduzir a complexidade, podemos procurar padrões normais e anômalos. Um evento anômalo pode ser caracterizado como um evento que se desvia do normal, mas não necessariamente de maneira indesejável, por exemplo, um evento anômalo pode ser diferente do evento normal, mas não suspeito, do ponto de vista da vigilância.

O projeto atual é sobre reconhecimento de padrões anômalos. Assumindo imagens capturadas de uma única câmera, nosso modelo usa nosso recurso proposto chamado Histogram of Flow Orientation and Magnitude (HOFM). Esse recurso é baseado em informações de fluxo óptico para descrever os padrões normais em cena, para que possamos empregar uma pesquisa simples nas áreas mais próximas da imagem para identificar se um determinado padrão desconhecido deve ser classificado como um evento anômalo. Nosso descritor captura informações espaciotemporais de cubóides (regiões com suporte espacial e temporal) e codifica a magnitude e a orientação do fluxo óptico separadamente em histogramas.

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