Riconoscimento di Eventi Anomali in Video di Sorveglianza mediante Modelli Dual-Encoder ad Apprendimento Debole

Recognition of Abnormal Events in Surveillance Videos using Weakly Supervised Dual-Encoder Models

November 17, 2025

Autori: Noam Tsfaty, Avishai Weizman, Liav Cohen, Moshe Tshuva, Yehudit Aperstein

cs.AI

Abstract

Affrontiamo la sfida di rilevare anomalie rare e diversificate nei video di sorveglianza utilizzando esclusivamente supervisione a livello di video. Il nostro framework a doppia backbone combina rappresentazioni convoluzionali e transformer attraverso il top-k pooling, raggiungendo il 90,7% di area sotto la curva (AUC) sul dataset UCF-Crime.

English

We address the challenge of detecting rare and diverse anomalies in surveillance videos using only video-level supervision. Our dual-backbone framework combines convolutional and transformer representations through top-k pooling, achieving 90.7% area under the curve (AUC) on the UCF-Crime dataset.