Analisi di sequenze video di più esseri umani: monitoraggio, stima della postura e riconoscimento del comportamento descrive alcuni metodi basati sulla visione artificiale che analizzano sequenze video di esseri umani. Più specificamente, vengono discussi i metodi per monitorare più persone in una scena, stimare le posture di un corpo umano in 3D in tempo reale e riconoscere il comportamento di una persona (gesti o attività). Per l'algoritmo di tracciamento, gli autori hanno sviluppato un metodo non sincrono che traccia più persone sfruttando un filtro di Kalman applicato a più sequenze video. Per la stima delle posture viene presentato un algoritmo che localizza i punti significativi che determinano le posture di un corpo umano, in 3D in tempo reale. Le attività umane vengono riconosciute da una sequenza video mediante il metodo basato sull'HMM (Hidden Markov Models) di cui gli autori sono stati i pionieri. L'efficacia dei tre metodi è dimostrata dai risultati sperimentali.
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