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A stereoscopic approach for the association of people tracks in video surveillance systems

Ein stereoskopischer Ansatz zur Zuordnung von Personenpfaden in Multi-Kamera Überwachungssystemen
 
: Menze, M.; Klinger, T.; Muhle, D.; Metzler, Jürgen; Heipke, C.

:

Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation (2013), Nr.2, S.83-92
ISSN: 1432-8364
Englisch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IOSB ()
video surveillance; stereo vision; people tracking; camera network

Abstract
Ein stereoskopischer Ansatz zur Zuordnung von Personenpfaden in Multi-Kamera Überwachungssystemen. Dieser Artikel beschreibt die Anwendung eines stereoskopischen Analyseverfahrens auf typische Bildpaare eines Videoüberwachungssystems. Es wird ein Ansatz vorgestellt, der mit Hilfe der dichten Bildzuordnung aus wenigen Stereoansichten von Personen eine Größenschätzung ableitet und eine zuverlässige Übergabe von verfolgten Personen zwischen benachbarten Kameras ermöglicht. Das Verfahren ist nicht auf den Einsatz spezieller Stereosysteme angewiesen, sondern kann in Ergänzung monokularer Methoden in bestehenden Kameranetzen eingesetzt werden. Experimentelle Untersuchungen mit realistischen Bildsequenzen zeigen die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Verfahrens verglichen mit denen weiterer Ansätze zur Übergabe von Personenpositionen zwischen verschiedenen Überwachungskameras.

 

This article describes the application of stereoscopic analysis to typical image pairs from a surveillance camera network. An approach is presented that establishes correspondences between people detections across adjacent views and derives an estimation of body height for each person in the overlapping parts of the camera views. Dense image matching is applied to short stereoscopic sequences and the results are incorporated in a subsequent monocular tracking to improve the positioning accuracy. The method does not depend on a dedicated stereo setup of the camera network but is applicable to suitable image pairs in addition to monocular people detection and tracking. Based on realistic image sequences, the performance of the proposed approach is evaluated and compared to a current method for appearance-based data association.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-238708.html