Detección de peleas en videos usando estimación de postura y Bi-LSTM
Date
2021-09
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Actualmente, dentro del área de visión por computadora se realizan investigaciones relacionadas con la detección de acciones y situaciones sospechosas, peligrosas o violentas. Entre ellas se encuentra la detección de peleas entre personas, en esta investigación se aborda su identificación de manera automática. Se presenta una propuesta para la clasificación de videos que contienen peleas. El método está basado en la unión de la red neuronal profunda para detección de personas Open Pose, y la red neuronal recurrente conocida como Long Short Term Memory. Se utilizaron las posturas de las personas aproximadas por Open Pose para calcular vectores que describen el movimiento en general de un conjunto de personas y posteriormente Long Short Term Memory para procesar los vectores y realizar la detección de peleas. Este método propuesto se verificó con tres conjuntos de datos etiquetados, presentes en trabajos de detección de peleas: Movie Fight Dataset, Surveillance Camera Fight Dataset y Violence Detection Dataset. La exactitud de clasificación en cada conjunto fue: 95%, 67% y 81%, respectivamente. El método propuesto se desempeñó al nivel de trabajos recientes del estado del arte y abre distintas posibilidades para realizar trabajos futuros que mejoren la exactitud y el tiempo de ejecución”.
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