Abstrakt. Att upptäcka människor i filmer och videor är ett utmanande problem på grund av motivens, kamerans och bakgrundens rörelser och variationer i pose, utseende, kläder, belysning och bakgrundsförlamning. Vi utvecklar en detektor för stående och rörliga människor i videor med möjligtvis rörliga kameror och bakgrunder, testar flera olika rörelsekodningsprogram och visar empiriskt att orienterade histogram av differential optiskt flöde ger bästa prestanda. Dessa rörelsebaserade deskriptorer kombineras med vårt histogram av orientaliska gradientdeskriptorer. Den resulterande detektorn testas i flera databaser, inklusive en utmanande testuppsättning tagen från funktionsfilmer och som innehåller ett brett spektrum av pose-, rörelse- och bakgrundsvariationer, inklusive rörliga kameror och bakgrunder. Vi validerar våra resultat på två utmanande testuppsättningar som innehåller mer än 4400 mänskliga exempel. Den kombinerade detektorn minskar falsklarmfrekvensen med en faktor på 10 i förhållande till den bästa utseendebaserade detektorn, till exempel genom att ge falsklarmfrekvenser på 1 per 20.000 fönster testade med 8% felfrekvens på vår testuppsättning 1.
Orienterade histogram av differential optiskt flöde användes i REF för att upptäcka människor i video.
Human Detection Using Oriented Histograms of Flow and Appearance
{'venue': 'ECCV (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}