다중증거기반 확률적 실시간 사람 추적
Real-time Tracking of Multiple Persons using Multi-modal Information
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초록
본 논문은 스테레오 카메라를 통해 입력되는 위에서 내려다보는 영상 정보를 해석하여 실시간으로 사람을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 위에서 내려다보는 영상에서의 추적은 물체간의 가려짐 현상을 최소화하여 효과적이나, 시각적인 정보가 약하고 스테레오 카메라를 통한 거리 측정의 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해서 확률을 기반으로 한 2단계 알고리즘을 제안하고자 한다. 1단계에서 거리측정 정보를 사용하여 결정론적 서치를 통해 추적하고자 하는 물체의 대략적인 위치 및 스케일을 빠르게 찾고, 다음 단계에서는 확률적인 방식에서 2차원 상의 파라미터를 정밀하게 찾아낸다. 마지막으로, 제안된 알고리즘이 사람출입시스템에 실제 적용된 실험 결과를 통해 알고리즘의 속도와 정확도를 보여준다.
Abstract
This paper presents a real-time tracking method of multiple persons using stereo from a top-down view. Tracking in a top-down view is effective to overcome occlusion problem among multiple persons, but visual cues are weak and depth estimation isn’t accurate enough especially when wide-view lenses are used to cover large field of view. We approach the problem with a two-step probabilistic method: deterministic and stochastic searches. The deterministic search reduces the candidate locations/scales of the tracking objects by maximizing a 1-D rotation/scale-invariant depth similarity. Then, a customized particle filter is followed to finely estimate the locations/scales of the object by a 2-D search in a stochastic manner. The depth similarities from the previous deterministic search are incorporated into the stochastic particle filter as an importance function. Finally, the proposed algorithm has been tested on various situations and evaluated quantitatively in a person counting scenario.
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