Denna artikel hanterar problemet med att upptäcka fotgängare i realtid med hjälp av en stationär okalibrerad kamera. Mer exakt försöker vi specialisera en klassificerare genom att ta hänsyn till sammanhanget i scenen. För att uppnå detta mål, introducerar vi en offline semi-övervakad strategi som använder ett orakel. Detta senare måste automatiskt märka en video, för att erhålla kontextualiserade träningsdata. Det föreslagna oraklet består av flera detektorer. Var och en av dem tränas på en annan signal: utseende, bakgrund subtraktion och optiska flödessignaler. Sen slår vi ihop deras svar och behåller de mer säkra upptäckterna. En specialiserad detektor byggs sedan på den resulterande datauppsättningen. Utformad för att förbättra installationen av kameranätverk är den presenterade metoden helt automatisk och behöver ingen kunskap om scenen.
Dessutom Chesnais et al. I REF föreslogs ett orakel bestående av tre oberoende klassificeringar (utseende, bakgrundsutdragning och optiskt flöde).
Automatic Process to Build a Contextualized Detector
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}