Problemet med automatiserad crowd segmentering och räkning har rönt stort intresse för videoövervakning. Detta dokument föreslår en ny scen invariant crowd segmentation och räkna algoritm utformad med hög noggrannhet men ändå låg beräknings komplexitet i åtanke, vilket är avgörande för utbredd industriell adoption. En ny lågkomplexitet, skalnormaliserad funktion som kallas Histogram of Moving Gradients (HoMG) introduceras för mycket effektiv spatiotemporal representation av individer och folkmassor i en video. Real-time crowd segmentation uppnås via boostrad kaskad av svaga klassificerare baserat på skjutfönster HoMG-funktioner, medan linjär SVM regression av crowd-region HoMG-funktioner används för realtid crowd counting. Experimentella resultat med hjälp av multicamera crowd dataset visar att den föreslagna algoritmen avsevärt överträffar toppmoderna crowd counting algoritmer, samt uppnå mycket lovande crowd segmentation resultat, vilket visar effektiviteten av den föreslagna metoden för mycket korrekt, realtid videodriven crowd analys.
Siva m.fl. REF föreslog en ny lågkomplexitet, skalnormaliserad funktion som kallas histogram av rörliga gradienter.
Scene Invariant Crowd Segmentation and Counting Using Scale-Normalized Histogram of Moving Gradients (HoMG)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}