基于纸板人建模的多视角检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-09 v5
摘要
多视角检测利用多个具有重叠视场的标定相机来定位被遮挡的行人。在该领域，现有方法通常采用“人体建模-聚合”策略。为寻找鲁棒的行人表示，一些方法直观地融合每帧的2D感知结果，另一些则使用投影到地面的整帧特征。然而，前者未考虑人体外观并导致大量歧义，后者因缺乏人体躯干和头部的精确高度而遭受投影误差。本文提出一种基于人体点云建模的新行人表示方案。具体而言，利用光线追踪进行整体人体深度估计，我们将行人建模为地面上直立的薄纸板点云。然后，我们跨多视角聚合行人纸板的点云以做出最终判定。与现有表示相比，所提方法显式利用人体外观，并通过相对精确的高度估计显著减少投影误差。在四个标准评测基准上，所提方法取得了极具竞争力的结果。我们的代码和数据将发布于https://github.com/ZichengDuan/MvCHM。
引用
@article{arxiv.2207.02013,
title = {Multiview Detection with Cardboard Human Modeling},
author = {Jiahao Ma and Zicheng Duan and Liang Zheng and Chuong Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.02013},
year = {2023}
}