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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 4
pertinenti ai piedi della gente. Per rintracciare queste regioni 
otteniamo   le   forme   dei   piedi   su   di   una   sequenza   di 
fotogrammi   che,   sovrapposti,   generano   un   solido   in 
funzione del tempo e dello spazio. Le regioni dei piedi che 
appartengono alla  stessa  persona  formano  regioni   spazio­
temporali   contigue   che   sono   raggruppate   utilizzando   un 
metodo  di   segmentazione  basato   sulla  potatura  dei  grafi. 
Ogni cluster è la traccia di una persona ed una sezione di 
questo   cluster   dà   la   posizione   della   persona   in 
quell'intervallo di tempo.
Il   secondo   metodo   [2]   permette   di   segmentare   ed 
inseguire   le   persone   sul  piano  di   terra,   visto  dall'alto   ed 
osservato da viste multiple sovrapposte, mediante l'utilizzo 
iniziale   di   un   modello   di   apparenza   umana   basato   sulle 
regione di colore che viene successivamente integrato con il 
vincolo di  omografia.  Per rendere il   tracking più   robusto, 
sono largamente utilizzati ([24], [23]) trackers multi­ipotesi 
come i filtri  particellari [25]. Tuttavia, all'aumentare degli 
obiettivi e delle viste, lo spazio degli stati di combinazione 
degli “stati obbiettivo” aumenta esponenzialmente. Inoltre, i 
processi di osservazione per l'inseguimento visivo sono in 
genere computazionalmente  costosi.   Il   tracker  utilizzato  è 
stato sviluppato per risolvere questo problema. Ogni ipotesi 
è   raffinata dalla segmentazione  mean­shift­like  multi­vista 
per  mantenere  principalmente  dei   “buoni”   campioni,   con 
conseguente diminuzione del costo computazionale. 
Da   notare   che   il   tracking   degli   oggetti   non   viene 
effettuato da una singola vieocamera, o da coppie di queste; 
piuttosto la prova è ricavata da tutte le videocamere in una 
struttura sinergica ed i risultati di tracking e segmentazione 
sono propagati di nuovo ad ogni vista. Si presuppone che 
l'omografia   del   piano   del   suolo   fra   le   videocamere   sia 
disponibile, e cioè  che è necessaria la visibilità del piano di 
terra in ogni vista. Ciò è un presupposto ragionevole nelle 
installazioni tipiche di sorveglianza che controllano la gente 
nei luoghi affollati (in particolare per il secondo approccio, 
sono stati ottenuti buoni risultati anche in ambienti indoor). 
Solitamente   il   piano   di   terra,   nell'immagine,   occupa   una 
regione   abbastanza  grande   in  modo da   essere   allineata   e 
riconosciuta   automaticamente   usando   i   metodi   robusti   di 
locking (ancoraggio) al  piano di movimento dominante (per 
esempio   tramite   una   delle   tecniche   2D   di   valutazione 
parametrica come [3],  [4]).  Inoltre non si  suppone che le 
informazioni di calibratura della macchina fotografica siano 
note.  Il   resto   della   tesi  è   strutturata   come  segue.   Nella 
seconda parte si discutono i lavori relativi all'argomento. La 
parte   III   riassume   in   maniera   generale   il   carattere 
geometrico dell'omografia planare (una formalizzazione più 
accurata si presenterà nella sezione sucessiva). Nella quarta 
parte si presentano gli algoritmi che usano tale vincolo di 
omografia per  la segmentazione ed il   tracking di  persone 
nella   scena.   La   parte   V   mostra   i   punti   in   comune   e   le 
differenza principali tra i due metodi proposti.  La sezione 
VI mostra i vantaggi e gli svantaggi di entrambe le tecnice 
ed   i   risultati   sperimentali   ottenuti   da   queste.  Nella   parte 
settima, le conclusioni.
Fig. 1. Quattro viste di una scena affollata contenente nove persone. Il piano 
di terra è chiaramente visibile. Da notare le occlusioni e l'assenza di persone 
visivamente isolate. 
II.LAVORI INERENTI
Vi   è   una   vasta   letteratura   sugli   algoritmi   di   tacking   e 
detection che utilizzano una singola videocamera,  dei quali 
la   maggior   parte   incontra   difficoltà   nel   tracking   di   più 
oggetti in presenza di occlusioni. Zhao e Nevatia [5] hanno 
presentato   un   metodo   per   individuare   più   persone   nella 
stessa   scena   mediante   una   singola   videocamera.   Hanno 
usato   dei   modelli   3D   degli   individui   proiettati   dietro   lo 
spazio dell'immagine a sussidio della segmentazione e della 
risoluzione   di   occlusioni.   Ogni   ipotesi   di   figura   umana 
viene   rilevata   in   3D   mediante   un   filtro   di   Kalman 
utilizzando   l'aspetto   degli   oggetti   vincolato   dalla   relativa 
figura.   Okuma   et   al.   [6]   propongono   una   combinazione 
interessante   di   Adaboost   per   l'object   detection   e   filtri 
particellari per il tracking di più oggetti. La combinazione 
dei due metodi  conduce a ridurre gli errori  compiuti  da i 
due   metodi   utilizzati   singolarmente,   ancor   meglio   se   le 
informazioni di  tracking vengono sovrapposte nello stesso 
fotogramma.   Questi   ed   altri   algoritmi   simili   [7],   [8],  [9] 
sono stati messi alla prova dagli oggetti della scena che, sia 
totalmente   che   parzialmente   coperti,   cambiavano 
mutandone l'apparenza. Le regioni connesse in primo piano 
potrebbero   non   necessariamente   corrispondere   ad   un 
singolo  oggetto  ma  potrebbero   appartenere   a  più   oggetti. 
Alcuni   ricercatori   hanno   sviluppato   algoritmi   di   tracking 
multi­camera per sormontare queste limitazioni.   Orwell et 
al.   [10]   presentano   un'algoritmo   di   tracking   di   oggetti 
multipli  in viste multiple mediante il tracking del  'colore'. 
Modelli   delle   regioni   di   colore   connesse,   ottenute   dalla 
sottrazione  dello   sfondo,  usando  tecniche dell'istogramma 
del     colore,   vengono   utilizzate   per   il   matching   ed   il 
rilevamento   degli   oggetti.   Krumm   et   al.   [11]   utilizzano 
videocamere   stereo   per   combinare   le   informazioni   da 
videocamere stereo multiple nello spazio 3D. Effettuano la 
sottrazione   dello   sfondo   e   rilevano   le   sagome   di   forma 
umana nello spazio 3D. Vengono creati degli istogrammi di 
colore per ogni individuo che si utilizzano per identificare e 
segmentare le persone. L'M2 Tracker [12], il quale è simile 
2

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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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