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Individuazione di persone in video basata su vincoli di omografia planare

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Anteprima della tesi: Individuazione di persone in video basata su vincoli di omografia planare, Pagina 3
Abstract—Nelle   scene  dove   si  presentano gruppi  di  persone, 
l'occlusione  e   la  mancanza  di  visibilità   rende  difficoltosa   la 
corretta   e   costante   distinzione   delle   singole   persone.   Tale 
problema   diventa   ancora   più   complesso   se   si   utilizza   un 
sistema   con   una   singola   videocamera.   In   questa   tesi   si 
presenterà   un   metodo   multi­vista   per   la   segmentazione   di 
persone,   le   quali   possono   essere   parzialmente   o   totalmente 
coperte le une dalle altre, e se ne effettuarà un confronto con 
un   altro   approccio   nel   quale   si   utilizza   una   tecnica   simile. 
Entrambi i metodi utilizzano viste multiple in sinergia in modo 
da combinare le informazioni di tutte le viste per rilevare gli 
oggetti nella scena. Per raggiungere l'obbiettivo si utilizza un 
vincolo   di   omografia   planare   per   risolvere   le   occlusioni,   e 
determinare la posizione sul piano di terra corrispondente ai 
piedi della gente. Per effettuare il tracking degli individui nella 
scena, con il primo metodo, si ricavano le regioni dei piedi in 
cluster spazialmente  coerenti   raggruppati  mediante   tecniche 
di segmentazione che sfruttano la potatura dei grafi. Una fetta 
del   cluster   dà   la   posizione   rintracciata   in   quell'istante   di 
tempo. Il secondo metodo utilizza iterativamente il vincolo di 
omografia   planare   integrando   in   questo   le   informazioni 
ottenute   dalla   segmentazione:   questo   tracker   viene 
successivamente  esteso verso  una soluzione  multi­ipotesi  per 
inseguire più  individui nella scena. I risultati sperimentali di 
entrambi   gli   approcci   sono   stati   notevoli   in   scene   dove 
occlusioni complesse sono abbastanza comuni.
Index Terms—tracking multi­camera, segmentazione di 
uomini, omografia planare, filtri particellari
I.INTRODUZIONE
L tracking di più persone nelle scene fortemente affollate 
è  un compito  arduo soprattutto  a  causa dell'occlusione 
fra la gente. Se una persona è visivamente isolata (cioè non 
è  occluso e non copre nessun'altra persona nella scena) è 
molto più semplice effettuarne il rilevamento ed il tracking. 
Ciò è dovuto al fatto che gli attributi fisici della persona in 
primo piano,  vista  come distribuzione  di  colore,   forma e 
orientamento,   rimangono   nella   maggioranza   dei   casi 
immutati mentre lui/lei si muove. Con l'aumento di densità 
degli   oggetti   nella     scena   le   sovrapposizioni   tra   questi 

aumentano. Infatti non è garantito che una sagoma in primo 
piano appartenga ad una singola persona ed in effetti può 
appartenere a più persone nella scena. In casi peggiori, una 
persona   potrebbe   essere   completamente   coperta   da   altre 
persone.   In   tali   circostanze   di   visibilità   limitata   e   di 
affollamento,   potrebbe   essere   impossibile   rilevare   ed 
inseguire   più   individui   utilizzando   soltanto   una 
videocamera.   Il   passo   logico  è   di   provare   ad  usare  viste 
multiple   della   stessa   scena   cercando   di   recuperare   le 
informazioni   che   potrebbero   mancare   in   una   particolare 
vista. In questa tesi si propongono due approcci multi­vista 
per riconoscere ed inseguire più persone in scene affollate. 
Sono   particolarmente     interessanti   le   situazioni   dove   le 
immagini sono sufficientemente dense di occlusioni parziali 
o totali da non garantire che vi siano persone visivamente 
isolate.  La Figura 1 mostra una scena affollata da quattro 
viste differenti. Da notare che nessuna persona osservata è 
in situazione di isolamento visivo in nessuna della quattro 
immagini  ed  inoltre  vi  sono casi   in  cui  si  è  molto  vicini 
all'occlusione totale.
Si prenderanno in analisi due metodi presentati durante la 
Nona Conferenza Europea sulla Visione Artificiale, tenutasi 
all'Università di Ljubljiana nel maggio 2006.
Nel primo algoritmo [1] non si usano i modelli di colore 
o proprietà di forma dei singoli individui. Questo metodo di 
tracking   e   di   risoluzione   dell'occlusione   è   basato   sulle 
costruzioni geometriche e richiede soltanto la distinzione tra 
ciò che appartiene allo sfondo dell'immagine e tutti gli altri 
oggetti   presenti  nella   scena.   Il   punto  cardine  è  un  nuovo 
vincolo di omografia planare che combina le informazioni 
di   probabilità   di   primo   piano   (probabilità   che   un   pixel 
nell'immagine appartenga ad un oggetto e quindi non allo 
sfondo) tratte dalle differenti viste per risolvere le occlusioni 
e determinare le posizioni sul piano de terra delle persone. 
Il   vincolo   di   omografia   implica   che   soltanto   i   pixel   che 
corrispondono alle  posizioni   rispetto  al   suolo  della  gente 
(cioè,   i   piedi)   saranno   consistentemente   trasformati 
(attraverso   le  omografie  del  piano  di   terra)   in   regioni  di 
primo piano in ogni vista. Il motivo per cui si usano mappe 
di   probabilità   degli   oggetti   in   primo   piano     anziché   le 
immagini  binarie di  esse è  di far ritardare il  thresholding  
step  all'ultima   fase   possibile.   Trasformando   le   mappe   di 
probabilità del primo piano da tutte le viste su una vista di 
riferimento  e  moltiplicandole,  vengono segmentati   i  pixel 
1
Individuazione di persone in video basata su 
vincoli di omografia  planare
I
A. Di Giacinto, relatore M. La Cascia
Sitografia automatica

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Di Giacinto
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2006-07
  Università: Università degli Studi di Palermo
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Marco La Cascia
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 13

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Parole chiave

filtri particellari
omografia planare
segmentazione di persone
sistemi di sicurezza
tracking multicamera
videosorveglianza

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