ICCV 2023 | MoCoDAD:一种基于人体骨架的运动条件扩散模型,实现高效视频异常检测

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论文链接: https://arxiv.org/abs/2307.07205

视频异常检测(Video Anomaly Detection,VAD)扩展自经典的异常检测任务,由于异常情况样本非常少见,因此经典的异常检测通常被定义为一类分类问题(One-Class Classification,OCC)。而对于VAD而言,属于异常情况的样本更是非常罕见,因此常见的方法仅使用大量的正常样本进行训练,这些方法会将正常视频的隐藏特征限制在一个有限的空间内,然后通过距离、概率分布差异、重构和预测误差等度量方式将空间之外的样本检测为异常。

本文介绍一篇发表在ICCV 2023上的工作,提出了一种全新的视频异常检测方法,称为运动条件引导的扩散模型MoCoDAD。该模型主要针对于视频中人体的骨骼表示进行建模,并假设视频中出现的正常现象与异常现象都是多模态的,提出使用扩散模型来对人体未来姿态进行预测。通过将视频中行人的历史运动作为条件,利用扩散过程中的迭代更新机制来拟合人体运动并生成未来帧,当生成的运动骨架信息与真实未来运动骨架信息差异较大时,就可以认定为检测到异常。作者在4个标准的人体骨架视频异常检测基准:UBnormal、HR-UBnormal、HR-STC和HR-Avenue上进行了大量的实验,证明MoCoDAD已达SOTA效果。

01. 引言

虽然计算机视觉近些年发展非常迅速,但视频异常检测仍然是一项具有挑战性的任务,这其中主要有两大原因:

(1)异常的定义非常主观,并且通常会根据上下文和应用场景的改变而变化,因此很难对其进行普遍定义。

(2)异常事件本质上是罕见的,正常事件的数据量很庞大,而异常事件数据则非常稀少,有严重的数据不平衡问题

为了解决数据稀缺的问题,现有的模型通常仅从正常样本中学习(也称为一类分类),也有学者将这种方式称为半监督学习。本文基于这种背景提出了一种运动条件引导的扩散模型(Motion Conditioned Diffusion Anomaly Detection,MoCoDAD),它假设正常和异常都是多模态的。给定一个运动序列,无论是正常的还是异常的,都首先将序列进行分割,随后将未来帧退化为随机噪声。以第一个(历史帧)清晰输入帧作为条件,MoCoDAD会对其进行多模态重建。随后在通过比较多模态分布来区分正常和异常。在正常情况下,MoCoDAD生成的运动是多样且与真实情况相关的。而在异常的情况下,模型生成的运动虽然也具有一定的多样性,但缺乏针对性

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上图展示了MoCoDAD对正常和异常示例生成未来帧的效果对比,其中红色(右)和绿色(左)分别代表异常和正常的示例。在图中底部还可视化了50个未来帧的特征向量,虚线轮廓表示当前输入序列所处的分布范围,其中的红点表示与当前预测帧所对应真实帧的特征向量,在正常情况下,真实帧会处在分布的中间区域,且预测结果与真实帧是相关的。在异常情况下,真实帧会处于分布的尾部,这会产生较差的预测,并且可以突出异常现象。

02. 本文方法

MoCoDAD基于去噪扩散概率模型(DDPM),并在其基础上通过对人体运动学特征进行建模,并通过人体骨架轨迹点信息作为基本单元,通过随机平移的方式来更新每一帧的身体关节坐标进行预测

2.1 模型架构

下图展示了MoCoDAD模型的整体架构,分为两个主要模块:(1)前向轨迹扩散模型和(2)运动条件引导自编码器。其中扩散模型使用橙色块表示,其任务是根据输入序列帧来估计其中退化噪声,从而重建实际的未来帧。作者仿照先前工作AnoDDPM[1],将这一部分设置为基于U-Net的架构。随后前向扩散网络会逐渐收缩,然后将生成的姿势序列拓展到与输入序列大小相同的空间尺寸。此外,考虑到输入序列的时序维度,作者使用时空可分离GCN(STS-GCN)[2]来构建U-Net扩散层

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2.2 前向轨迹扩散模型

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2.3 运动条件引导自编码器

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03. 实验效果

本文在四个标准的视频异常检测数据集上进行了实验,分别是UBnormal、HR-UBnormal、HR ShanghaiTech Campus(HR-STC)和HRAvenue。其中UBnormal数据集为计算机合成数据集。其余三个数据集均为在真实监控场景中捕获的视频。模型的评价指标选用ROC-AUC。作者选取了包含MPED-RNN、GEPC、SSMTL++和COSKAD等在内的8个常见的视频异常检测算法进行实验对比,实验效果如下表所示。

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上表中前四种方法由于使用了异常片段的标签进行训练,因此不在OCC方法的范畴内(很多文献将这类方法称为弱监督方法),直接与本文方法进行对比不公平。可以看到MoCoDAD仍然取得了最好的效果,相比于同类方法COSKAD,本文方法在两个数据集上性能分别提高了3.6%和2.9%。甚至与弱监督方法相比,MoCoDAD也有非常明显的优势,例如与TimeSFormer相比,本文方法的性能基本与其持平,但参数仅为288K,而TimeSFormer的参数高达121M

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为了进一步分析扩散过程对视频异常检测性能的影响,作者对扩散模型生成代数 m 和异常分数 S 的聚合策略进行了消融分析,如上图所示,图左侧表示四种不同聚合策略得到的重构误差直方图,图右测展示了模型检测AUC分数与生成代数之间的相关性,其中每条曲线对应不同的聚合统计量。

04. 总结

本文基于扩散模型提出了一种新型的视频异常检测方法MoCoDAD,作者强调,他们首次将扩散模型技术引入到这一领域,通过对人体骨架序列运动情况进行分析,MoCoDAD可以高效的理解画面中人体的运动趋势,在正常情况下,模型就可以根据观察到的历史序列对未来序列进行预测。而在异常情况下,模型在异常运动信息的引导下,会展现出与真实未来序列的偏差,通过这一偏差,就可以精确的实现异常动作的检测。此外由于MoCoDAD无需任何像素外观信息,仅对人体骨架信息进行计算,可以实现轻量化的网络设计和更好的计算效率

参考

[1] Julian Wyatt, Adam Leach, Sebastian M. Schmon, and Chris G. Willc cks. Anoddpm: Anomaly detection with denoising diffusion probabilistic models using simplex noise. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, pages 650–656, June 2022.

[2] Theodoros Sofianos, Alessio Sampieri, Luca Franco, and Fabio Gala so. Space-time-separable graph convolutional network for pose forecas ing. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pages 11209–11218, 2021.


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