Diese Arbeit befasst sich mit den Problemen der Mehrpersonenverfolgung und der Gangerkennung mit einem besonderen Schwerpunkt auf der Handhabung von Verdeckungen in der Videoüberwachung. Für das Tracking verwendet die vorgeschlagene Methode eine hierarchische Tracking-Methode, zusammen mit einem robusten Re-Identifikationsmodul, das Affinitätsmaße für die Datenassoziation liefert. Bei der Gangerkennung wird auf zwei Fragen eingegangen: 1) unvollständige Gangzyklen, indem ein Fully-Convolutional Network präsentiert wird, um den vollständigen Gang wiederherzustellen und 2) Ansichtsvariation, indem eine Variante des Algorithmus der nicht-negativen Matrixfaktorisierung vorgeschlagen wird.
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Diese Arbeit befasst sich mit den Problemen der Mehrpersonenverfolgung und der Gangerkennung mit einem besonderen Schwerpunkt auf der Handhabung von Verdeckungen in der Videoüberwachung. Für das Tracking verwendet die vorgeschlagene Methode eine hierarchische Tracking-Methode, zusammen mit einem robusten Re-Identifikationsmodul, das Affinitätsmaße für die Datenassoziation liefert. Bei der Gangerkennung wird auf zwei Fragen eingegangen: 1) unvollständige Gangzyklen, indem ein Fully-Convolutional...
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