Detta papper presenterar en enkel kamerakalibreringsmetod för att uppskatta mänsklig höjd i videoövervakning. Med tanke på att de flesta kameror för videoövervakning installeras i höga lägen med en något lutande vinkel är det möjligt att behålla endast tre kalibreringsparametrar i den ursprungliga kameramodellen, nämligen brännvidden, lutningsvinkeln och kamerans höjd. Dessa parametrar kan direkt uppskattas med hjälp av en icke-linjär regressionsmodell från de observerade huvud- och fotpunkterna hos en gångande människa i stället för att uppskatta den försvinnande linjen och punkten i bilden, som är extremt känslig för buller i praktiken. Med endast tre okända parametrar kan den ickelinjära regressionsmodellen passa data effektivt. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden kan förutsäga den mänskliga höjden med ett genomsnittligt absolut fel på endast ca 1,39 cm från marksanningsdata.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en metod för kalibrering av en kamera med en enda vy som direkt uppskattar brännvidden, lutningsvinkeln och kamerans höjd med hjälp av en icke-linjär regressionsmodell från en gångande människas observerade huvud- och fotpunkter.
A simplified nonlinear regression method for human height estimation in video surveillance
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}