用于智能监控系统中人体检测与计数的 Omega 模型
计算机视觉与模式识别
2013-03-05 v1
摘要
受技术进步与安全管理等社会问题的驱动，当今社会对智能监控系统有着强烈的需求。智能监控系统的关键特性之一是高效的人体检测与计数，使得系统能够自主决策并标记事件。本文提出了一种新颖且鲁棒的新模型——Omega 模型，用于检测和计数场景中存在的人员。该模型采用一组四个不同的描述子来识别人体头部、颈部和肩部区域的独特特征。Omega 模型给出的这种独特的头颈肩特征，克服了不同人体头部、颈部和肩部区域大小与形状的个体差异等挑战，从而即使在部分遮挡、动态变化背景和不同光照条件下也能实现鲁棒的人体检测。经过实验，我们观察并分析了四个描述子对系统性能和计算速度的影响，得出结论：基于权重的决策系统能产生最佳结果。在多幅图像上的评估结果表明了该方法在实际场景中的有效性。
引用
@article{arxiv.1303.0633,
title = {Omega Model for Human Detection and Counting for application in Smart Surveillance System},
author = {Subra Mukherjee and Karen Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.0633},
year = {2013}
}