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Originaltitel:
Multiple People Tracking and Gait Recognition for Video Surveillance
Übersetzter Titel:
Mehrpersonenverfolgung und Gangerkennung für Videoüberwachung
Autor:
Babaee, Maryam
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)
Gutachter:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr.-Ing. habil.); Gross, Horst-Michael (Prof. Dr.-Ing.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 815
Kurzfassung:
This thesis tackles the problems of multiple people tracking and gait recognition with a focus on occlusion handling in video surveillance. For the tracking, the proposed method adopts a hierarchical way of tracking along with a robust re-identification module, which produces affinity measures for data association. For gait recognition, two issues are addressed: 1) incomplete gait cycles, by presenting a fully convolutional network to restore complete gait cycles and 2) view variation, by propos...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
ISBN:
978-3-8439-4860-9
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1550265
Eingereicht am:
22.06.2020
Mündliche Prüfung:
06.05.2021
Letzte Änderung:
13.10.2021
 BibTeX