基于几何的密集人群多摄像机头部检测
计算机视觉与模式识别
2018-08-03 v1
摘要
本文解决拥挤环境中的头部检测问题。我们的检测完全基于具有重叠视场的摄像机间的几何一致性，无需额外的学习过程。我们提出了一种完全无监督的方法来推断场景与摄像机几何，与需要特定标定流程的现有算法形成对比。此外，我们避免依赖头部以外的身体部位或背景减除，这些在严重杂乱下效果有限。我们将头部检测问题表述为基于立体 MRF 的密集行人高度图优化，并引入一个依据垂直消失点方向对齐高度梯度的约束。我们在一个具有不同行人密度水平的室外场景中验证了该方法。仅用三个视图，我们的方法就能在大面积同质区域内同时检测数十个严重遮挡的行人。
引用
@article{arxiv.1808.00856,
title = {Geometry-Based Multiple Camera Head Detection in Dense Crowds},
author = {Nicola Pellicanò and Emanuel Aldea and Sylvie Le Hégarat-Mascle},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00856},
year = {2018}
}
备注
Proceedings of the 28th British Machine Vision Conference (BMVC) - 5th Activity Monitoring by Multiple Distributed Sensing Workshop, 2017