Rastreamento de pessoas em vídeo
Wagner Machado do Amaral
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Am13r
[Tracking people in video]
Campinas, SP : [s.n.], 2013.
122 p. : il.
Orientador: Clésio Luis Tozzi
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: O barateamento das câmeras de vídeo e o crescente poder de processamento dos computadores tem tornado a vigilância por vídeo um meio acessível e eficaz para monitorar espaços públicos e privados. Nesse contexto, o rastreamento de pessoas por vídeo tem motivado inúmeros trabalhos. O objetivo...
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Resumo: O barateamento das câmeras de vídeo e o crescente poder de processamento dos computadores tem tornado a vigilância por vídeo um meio acessível e eficaz para monitorar espaços públicos e privados. Nesse contexto, o rastreamento de pessoas por vídeo tem motivado inúmeros trabalhos. O objetivo de um sistema de rastreamento de pessoas e determinar a trajetória das pessoas presentes no vídeo com base na variação de suas posições em cada quadro. Embora as soluções proposta na literatura para resolver o problema do rastreamento apresentem constante evolução, obter as trajetórias das pessoas ainda e um desafio no campo da visão computacional. O presente trabalho aborda aspectos do rastreamento de pessoas em vídeos e propõe um sistema de rastreamento baseado em abordagens descritas na literatura. O sistema proposto nesse trabalho e dividido em duas etapas principais: Detecção do foreground e Calculo das Trajetórias. A etapa de detecção do foreground consiste na detecção das regiões na imagem correspondentes aos alvos a serem seguidos e divididos em três partes: subtração de fundo, remoção de sombras e remoção de ruídos por morfologia matemática. A etapa do calculo das trajetórias e dividida em duas partes: Associação e Gerenciamento das Pessoas Seguidas. A associação corresponde ao processamento realizado em cada quadro, onde as regiões do foreground são associadas às pessoas seguidas com base em métricas relacionadas ao centróide, bounding box e histograma de cor. Durante oclusões um método de detecção de cabeças e utilizado. O gerenciamento das pessoas seguidas corresponde a um procedimento mais amplo, no qual se analisa o deslocamento de todas as pessoas presentes na cena. O sistema proposto no presente trabalho e aplicado a vídeos de bases publicas. Para cada vídeo testado, informações relacionadas ao numero de pessoas no vídeo e suas posições são obtidas manualmente e comparadas aos resultados obtidos através do sistema proposto
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Abstract: The increasing of computer power has turned video surveillance into an effective and affordable means to monitor public and private areas. In this context, tracking systems is motivating researchers around the world. The main goal of a tracking system is to determine the location or...
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Abstract: The increasing of computer power has turned video surveillance into an effective and affordable means to monitor public and private areas. In this context, tracking systems is motivating researchers around the world. The main goal of a tracking system is to determine the location or direction of a target in each video frame. Although the proposed solutions for tracking problems have been improved continuously, people path detection is still a challenge in computer vision field. This work discusses the main aspects of people tracking in video and proposes an implementation based on approaches described in the literature. The system is divided into two main steps: foreground detection and trajectory calculation. The foreground detection step consists of three parts: background subtraction, shadow suppression and noise removal by morphological image processing. The trajectory calculation step is divided into two parts: matching and trajectory management. The matching is performed in each video frame to associate the foreground image regions and the tracked elements. In the implemented system matching metrics related to the centroid position, bounding box and color histogram are used. In case of occlusion a head detection method is employed. In the trajectory management procedure the foreground objects are analyzed and recorded. Public datasets were used to evaluate the system efficiency
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