PV-VTT: A Privacy-Centric Dataset for Mission-Specific Anomaly Detection and Natural Language Interpretation

📄 arXiv: 2410.22623v2 📥 PDF

作者: Ryozo Masukawa, Sanggeon Yun, Yoshiki Yamaguchi, Mohsen Imani

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-30 (更新: 2024-12-04)

备注: Accepted to WACV 2025, Dataset Available Here : https://ryozomasukawa.github.io/PV-VTT.github.io/

💡 一句话要点

提出PV-VTT数据集，用于隐私侵犯异常检测和自然语言理解任务。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐私侵犯检测 视频描述 图神经网络 多模态学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视频犯罪检测数据集侧重于严重犯罪，忽略了可能预防犯罪的隐私侵犯行为。
  2. 提出PV-VTT数据集，包含视频和文本标注，专注于隐私侵犯检测，并提供视频特征向量以保护隐私。
  3. 提出基于GNN的视频描述模型，利用单帧图像和文本生成LLM提示，降低API成本并保持描述质量。

📝 摘要（中文）

视频犯罪检测是计算机视觉和人工智能的重要应用。然而，现有数据集主要关注通过分析整个视频片段来检测严重犯罪，往往忽略了可能预防这些犯罪的先兆活动（即隐私侵犯）。为了解决这一局限性，我们提出了PV-VTT（Privacy Violation Video To Text），这是一个独特的旨在识别隐私侵犯的多模态数据集。PV-VTT为场景中的视频和文本提供了详细的注释。为了确保视频中个人的隐私，我们只提供视频特征向量，避免发布任何原始视频数据。这种以隐私为中心的方法允许研究人员使用该数据集，同时保护参与者的机密性。考虑到隐私侵犯通常是模糊且依赖于上下文的，我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的视频描述模型。我们的模型生成一个带有图像的基于GNN的提示，用于大型语言模型（LLM），从而提供经济高效且高质量的视频描述。通过利用单个视频帧以及相关文本，我们的方法减少了所需的输入token数量，在保持描述质量的同时优化了LLM API的使用。广泛的实验验证了我们的方法在视频描述任务中的有效性和可解释性以及PV-VTT数据集的灵活性。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频犯罪检测数据集主要关注严重犯罪行为的检测，忽略了犯罪发生前的隐私侵犯行为，这些行为往往是犯罪的先兆。现有方法缺乏对这些细微但重要的隐私侵犯行为的识别和理解能力，并且在数据收集和标注过程中容易泄露个人隐私。

核心思路：论文的核心思路是构建一个以隐私为中心的多模态数据集PV-VTT，该数据集专注于隐私侵犯行为的识别。同时，为了解决隐私侵犯行为的模糊性和上下文依赖性，论文提出了一种基于图神经网络（GNN）的视频描述模型，该模型能够生成高质量的视频描述，并降低大型语言模型（LLM）的使用成本。

技术框架：该方法包含两个主要部分：PV-VTT数据集的构建和基于GNN的视频描述模型。PV-VTT数据集包含视频和文本标注，用于训练和评估隐私侵犯检测模型。视频描述模型首先使用GNN提取视频帧和相关文本的特征，然后生成一个基于GNN的提示，该提示被输入到LLM中以生成视频描述。

关键创新：该论文的关键创新点在于：1) 提出了一个以隐私为中心的多模态数据集PV-VTT，该数据集专注于隐私侵犯行为的识别，并提供了视频特征向量以保护隐私。2) 提出了一种基于GNN的视频描述模型，该模型能够生成高质量的视频描述，并降低LLM的使用成本。

关键设计：GNN模型用于提取视频帧和文本的特征，并生成LLM的提示。具体来说，GNN模型可以学习视频帧中不同对象之间的关系，以及文本中不同词语之间的关系。基于GNN的提示包含视频帧的视觉信息和文本的语义信息，可以帮助LLM更好地理解视频内容并生成更准确的描述。论文还探索了不同的GNN结构和训练策略，以提高模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的基于GNN的视频描述模型能够生成高质量的视频描述，并且在降低LLM使用成本方面具有显著优势。通过利用单帧图像和文本，该方法减少了所需的输入token数量，在保持描述质量的同时优化了LLM API的使用。实验还验证了PV-VTT数据集的有效性和灵活性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、智慧城市等领域，用于早期发现和预防潜在的犯罪行为。通过识别和干预隐私侵犯行为，可以有效降低犯罪率，提升社会安全水平。此外，该数据集和方法还可以促进对视频内容更深入的理解和分析，为相关研究提供有价值的资源。

📄 摘要（原文）

Video crime detection is a significant application of computer vision and artificial intelligence. However, existing datasets primarily focus on detecting severe crimes by analyzing entire video clips, often neglecting the precursor activities (i.e., privacy violations) that could potentially prevent these crimes. To address this limitation, we present PV-VTT (Privacy Violation Video To Text), a unique multimodal dataset aimed at identifying privacy violations. PV-VTT provides detailed annotations for both video and text in scenarios. To ensure the privacy of individuals in the videos, we only provide video feature vectors, avoiding the release of any raw video data. This privacy-focused approach allows researchers to use the dataset while protecting participant confidentiality. Recognizing that privacy violations are often ambiguous and context-dependent, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based video description model. Our model generates a GNN-based prompt with image for Large Language Model (LLM), which deliver cost-effective and high-quality video descriptions. By leveraging a single video frame along with relevant text, our method reduces the number of input tokens required, maintaining descriptive quality while optimizing LLM API-usage. Extensive experiments validate the effectiveness and interpretability of our approach in video description tasks and flexibility of our PV-VTT dataset.