Sammanfattning Denna artikel tar upp problemet med att lokalisera människor i grupper med låg och hög densitet med ett nätverk av heterogena kameror. Problemet omarbetas som ett linjärt omvänt problem. Det bygger på att dedutera diskretiserad beläggning vektor av människor på marken, från de bullriga binära silhuetter som observerats som förgrunds pixlar i varje kamera. Detta inversa problem regulariseras genom att införa en gles beläggning vektor, dvs., gjord av några icke-noll element, medan en viss ordbok av silhuetter linjärt kartlägger dessa icke-tomma rutnät platser till flera silhuetter som ses av kamerorna nätverket. Det föreslagna ramverket är (i) generiskt för varje scen av människor, d.v.s. människor befinner sig i folkmassor med låg och hög densitet, (ii) skalbara till ett antal kameror och redan arbetar med en enda kamera, (iii) oöverskådliga av scenens yta som ska övervakas, och (iv) mångsidiga med avseende på kamerans geometri, t.ex. plana eller allsidiga. Kvalitativ
Alahi och Al. REF tog itu med problemet med att lokalisera människor i folkmassor med hjälp av ett nätverk av heterogena kameror genom att formulera ett problem som är inriktat på att beräkna beläggningsvektorn per varje fångad ram; detta är den diskreterade beläggningen av människor på marken från förgrunds silhuetterna.
Sparsity Driven People Localization with a Heterogeneous Network of Cameras
{'venue': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'journal': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}