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Uma Implementação de um Sistema de Contagem
de Pessoas Baseado em Vídeo Processamento
Suellen Silva de AlmeidaVictor Hugo Cunha de MeloJean Carlos Mendes
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A detecção, rastreamento e contagem de pessoas é útil para diversas aplicações comerciais, como monitoramento de espaços públicos, estádios de futebol, ou estações de ônibus.
Introdução
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Arquitetura do Sistema
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As imagens que pertencem ao fundo do vídeo são obtidas através do seguinte filtro:
F = (1-α) . Ft + α . It
Subtração do Fundo
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Para determinar os frames que contem pessoas, o algoritmo utiliza fatores multiplicativos determinados através da estimativa máxima de verossimilhança (MLE) definida da seguinte forma:
Detecção pessoas (primeiro plano)
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Então calculamos o maior e o menor β entre os canais da imagem.
Se δβ não é pequeno ou se algum fator multiplicativo é muito diferente de 1, o bloco pertence ao primeiro plano.
Detecção pessoas (primeiro plano)
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Vídeo
Detecção pessoas (primeiro plano)
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O k-means considera que os k centróides são conhecidos a priori, porém o nosso objetivo é procurar o valor de k. Então o valor de k é estimado como o número máximo de clusters em que a distância inter-cluster é maior do que a distância mínima Dmin (tamanho médio de uma pessoa na cena).
Segmentação k-means
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O número atual de clusters k* é então estimado como o máximo número de clusters que possuem a distância mínima dentro do cluster maior que Dmin.
Segmentação k-means
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A inicialização dos centróides é muito importante e pode melhorar a convergência do algoritmo.
Então inicializamos os centróides com os valores dos centróides encontrados na iteração anterior.
Segmentação k-means
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Segmentação k-means
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O rastreamento consiste em descobrir se a mesma pessoa está em vários frames para então contá-las.
Método rastreamento: encontrar os clusters correspondentes em dois frames consecutivos que possuem a menor distância. Então esses clusters são marcados como a mesma pessoa.
Rastreamento de Pessoas
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Essa marcação é feita em uma matriz binária, onde as linhas representam os clusters e as colunas representam os frames.
Rastreamento de Pessoas
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A contagem é realizada através da análise da matriz binária M.
Percorremos as linhas da matriz (clustes) e quando uma mudança de 1 para 0, uma pessoa foi detectada e o contador é incrementado.
Validação – Contagem das pessoas
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Para avaliar o método, calculamos as métricas mais utilizadas em problemas de Reconhecimento de Padrões: precisão, recall e F-score (média ponderada da precisão e recall).
Os termos verdadeiro positivo (TP), verdadeiro negativo (TN), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) são utilizados para comparar a classificação de um item (de acordo com um algoritmo) com a real classificação desse item.
Resultados e Análise
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Verdade Escritorio
Método Escritorio
Verdade Terminal
Método Terminal
Pessoas 6 7 6 5
TP 6 7 6 5
FP + FN 0+0 1+0 0+0 0+1
Precisão 1.00 0.87 1.00 1.00
Recall 1.00 1.00 1.00 0.83
F-score 1.00 0.93 1.00 0.90
Resultados e Análise
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A precisão não foi tão boa devido aos seguintes motivos:
ajuste de parâmetros; ruídos nas imagens;
Resultados e Análise
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Foi apresentada uma avaliação de um método para segmentação de pessoas, rastreamento e contagem utilizando um sistema de câmera zenital.
O algoritmo realiza a remoção do fundo seguida da segmentação de pessoas através do k-means. O rastremento de pessoas foi realizado através de um algoritmo guloso.
O resultado obtido não foi tão preciso quanto ao artigo original devido ao problema para se determinar os parâmetros da aplicação e os ruídos não removidos dos frames.
Conclusão
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Implementar outros artigos para comparação de eficácia entre métodos;
Substituir a segmentação via k-means por um algoritmo de labeling que poderá melhorar o desempenho;
Ajustar os parâmetros; Remover ruídos das imagens; Estudar outros métodos de rastreamento,
como Filtro de Partículas e Colônia de Formigas
Trabalhos Futuros
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???
Perguntas