基于AM-FM表示的人体注意力检测
计算机视觉与模式识别
2022-03-15 v1 图像与视频处理
摘要
从数字视频中检测人体活动给计算机视觉与图像处理界带来诸多挑战。近来已开发许多方法来检测人体活动，取得了不同程度的成功。然而，一般人体活动检测问题仍极具挑战性，尤其当方法需在“野外”工作（例如无法精确控制成像几何）时。本论文探索基于相位的解决方案，用于（i）检测人脸、（ii）检测后脑、（iii）联合检测人脸与后脑，以及（iv）判断头部向左或向右看，使用标准摄像机且不对成像几何作任何控制。所提基于相位的方法依托于简单鲁棒方法的开发，依赖调幅-调频（AM-FM）模型的使用。该方法使用从数学与工程课外学习推进（AOLME）项目提取的视频帧进行验证。数据集包含10名学生面向相机共13,265张图像，以及5名学生背向相机共6,122张图像。对面向相机的学生，方法正确分类了97.1%向左看与95.9%向右看者；对背向相机的学生，方法正确分类了87.6%向左看与93.3%向右看者。结果表明基于AM-FM的方法在分析人体活动视频方面极具前景。
引用
@article{arxiv.2203.07093,
title = {Human Attention Detection Using AM-FM Representations},
author = {Wenjing Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.07093},
year = {2022}
}
备注
Masters thesis