Video Görüntülerinde Şiddet İçeren Aktivitelerin Lstm Ağı İle Tespiti

Authors : Ali Seydi KEÇELİ, Aydın KAYA

Pages : 933-939

View : 15 | Download : 9

Publication Date : 2019-09-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgisayarlı görü alanında hareket tanıma gerek RGB videolar, gerekse derinlik haritaları üzerinde fazlasıyla çalışılmış bir konu olmakla beraber; şiddet içeren hareketlerin tespiti göreli olarak az çalışılmış bir alandır. Gelişmekte olan teknoloji ve internet ağı sayesinde, büyük miktarlarda video verisine kolayca erişilebilmektedir. Bu sayede, birçok şiddet içerikli video da kolayca erişilebilir hale gelmiştir. Şiddet içeren sahnelere sahip videoların etiketlenmesi, güvenlik ve içerik tabanlı video arama sistemleri için önemlidir. Güvenlik kamera sistemleri genellikle şiddeti ve uygunsuz hareketleri tespit etmek için elverişsizdir. Büyük ölçekli bir güvenlik kamera sistemi için, bir operatörün tüm kameraları aynı anda izlemesi imkânsızdır. Öte yandan, video akışı sitelerine yüklenen videoları kontrol edebilen otomatik video değerlendirme ve etiketleme sistemleri için de giderek artan bir ihtiyaç bulunmaktadır. Bu nedenlerden ötürü şiddet tespiti daha da önem kazanan bir konu haline gelişmiştir. Bu çalışmada video görüntüleri üzerinde Transfer Öğrenme ve Long Short Term Memory (LSTM) ağı tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Doğrudan RGB görüntülerinden, optik akış degerlerinin ve RGB çerçeve serilerinin türevi hesaplanarak elde edilen hız görüntülerinden GoogleNet kullanılarak derin öznitelikler elde edilmiştir. Elde edilen derin öznitelik serileri LSTM ağına girdi olarak verilmiştir.  Önerilen yöntem literatürde bu tarz çalışmaların test edilmesinde yaygın olarak kullanılan Hockey Fight ve Violent Flow veri kümeleri ile test edilmiştir. Deney sonuçları literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılabilir düzeydedir. 
Keywords : Şiddet Eylemi, Derin Öğrenme, CNN, GoogleNet, LSTM