Detta papper presenterar en multi-output regressionsmodell för publik räkna i offentliga scener. Befintlig räkna med regressionsmetoder antingen lära sig en enda modell för global räkning, eller träna ett stort antal separata regressorer för lokal densitet uppskattning. Däremot kan vår metod baserad på en enda regressionsmodell uppskatta antalet personer i rumsligt lokaliserade regioner och är mer skalbar utan att det behövs utbildning av ett stort antal regressorer som står i proportion till antalet lokala regioner. I synnerhet lär sig den föreslagna modellen automatiskt den funktionella kartläggningen mellan ömsesidigt beroende lågnivåfunktioner och flerdimensionella strukturerade resultat. Modellen kan upptäcka den inneboende betydelsen av olika funktioner för människor som räknar på olika rumsliga platser. Omfattande utvärderingar av en befintlig crowd analys benchmarking dataset och en ny mer utmanande dataset visar effektiviteten i vår strategi.
I REF föreslogs en multi-output regressionsmodell för crowd counting som kan lära sig kartläggningen mellan ömsesidigt beroende lokala funktioner från olika rumsliga platser som indata och flerdimensionella strukturerade utgångar.
Feature mining for localised crowd counting
{'venue': 'In BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}