МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ЗОВНІШНІХ ПРОЯВІВ НАСИЛЬСТВА У ВІДЕОПОТОЦІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИМИ ЗАСОБАМИ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-329-6-247-252Ключові слова:
насильство, виявлення, відеопотік, нейромережі, згорткова нейронна мережа, SVMАнотація
Проблема виявлення проявів насильства за зображеннями у відеопотоці є актуальною в сучасному світі зі зростаючою кількістю відеоматеріалів, що містять насильницькі сцени. Це включає відео, зняте на вулицях, в громадських місцях та відеозаписи з камер спостереження. Виявлення та реагування на такі сцени важливі для забезпечення безпеки у громадських просторах та захисту прав людини.
Для інтелектуалізації процесу відеоспостереження сьогодні активно використовуються інформаційні технології, а саме нейромережі. Застосування нейромережевих засобів у відеоспостереженні є важливим засобом, оскільки дозволяє автоматично аналізувати великі обсяги відеоматеріалів і виявляти насильницькі сцени з високою точністю.
У статті пропонується метод виявлення зовнішніх проявів насильства за зображеннями у відеопотоці за допомогою згорткової нейронної мережі та класифікатора SVM. На вхід методу подаються кадри відеоматеріалу з яких згорткова нейронна мережа вилучає набір ознак, який потім передається класифікатору SVM для отримання оцінки щодо ймовірності належності цих ознак до певного класу (насильницького або не насильницького). Особливістю запропонованого методу є можливість працювати із відеоматеріалом у реальному часі. Це досягається за рахунок того, що згорткова нейронна мережа використовуючи метод fine-tuning навчалася на неперервному потоці даних із мультимедійних платформ для онлайн трансляцій.
Проведено експерименти з використанням різних наборів даних для оцінки ефективності запропонованого методу. Результати показали, що метод досягає високої точності (87,4%-99,45%) виявлення насильства та працює ефективно з відеопотоком даних у реальному часі.
