Abstract-I det förflutna har uppskattningen av folkmassans densitet blivit ett viktigt ämne inom området automatiska övervakningssystem. I detta dokument går det utvecklade systemet ett steg längre för att uppskatta antalet människor i trånga scener i en komplex bakgrund med hjälp av en enda bild. Därför kan man få mer värdefull information än folkmassans densitet. Det finns två viktiga steg i detta system: igenkänning av den huvudliknande konturen och uppskattning av folkmassans storlek. Först, Haar wavelet transform (HWT) används för att extrahera det markerade området av huvudet-liknande kontur, och sedan stödvektorn maskin (SVM) används för att klassificera dessa markerade området som konturen på ett huvud eller inte. Därefter används perspektivet som omvandlar tekniken för datorseende för att uppskatta folkmassans storlek mer exakt. Slutligen konstrueras en modellvärld för att testa detta föreslagna system och systemet tillämpas även för verkliga bilder.
Lin m.fl. REF extraherade Haar-egenskaper för huvudliknande konturer och använde en SVM-klassificering för att klassificera dessa egenskaper som konturen för ett huvud eller inte.
Estimation of number of people in crowded scenes using perspective transformation
{'venue': 'IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Part A', 'journal': 'IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Part A', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}