Crowd counting är en viktig uppgift i datorseendet, som har många tillämpningar inom videoövervakning. Även om det regressionsbaserade ramverket har gjort stora förbättringar när det gäller folkräkning, är det fortfarande ett öppet problem att förbättra den diskriminerande kraften i bildrepresentationen. Konventionella holistiska funktioner som används i crowd counting ofta misslyckas med att fånga semantiska attribut och rumsliga tecken på bilden. I detta dokument föreslår vi att man integrerar semantisk information i att lära sig lokala funktioner (LAF) för korrekt folkräkning. Först, med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk, den ursprungliga pixel utrymme kartläggs på en tät egenskap funktion karta, där varje dimension av pixelwise funktionen indikerar den probabilistiska styrkan i en viss semantisk klass. Sedan, LAF byggt på idén om rumsliga pyramider på angränsande patchar föreslås att utforska mer rumsliga sammanhang och lokal information. Slutligen utvidgas den traditionella vektorn för lokalt aggregerad deskriptor (VLAD) kodningsmetod till en mer generaliserad form viktad-VLAD (W-VLAD) där olika koefficientvikter beaktas. Experimentella resultat bekräftar effektiviteten i vår framlagda metod. Index Terms-Crowd counting, locality-aware feature (LAF), semantiska attribut, viktad vektor för lokalt aggregerad deskriptor (W-VLAD) kodare.
Sheng m.fl. REF använde ett CNN för att extrahera lokala-medvetna funktioner som byggdes för att utforska den rumsliga kontexten och lokal information från folksamlingar.
Crowd Counting via Weighted VLAD on a Dense Attribute Feature Map
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}