Automatic vision-based people tracking system promises to be the key for a large variety of domains. Although huge research efforts have been made to increase the performance, the robustness and accuracy of tracking systems is still far from being satisfactory. This thesis develops a complete system for long-term detection and tracking of multiple people in complex and crowded multi-camera environment, with a hierarchical grid-based, globally optimal tracking-by-detection strategy. We show that a finer analysis of human behavior can contribute to better resolving ambiguities between crossing trajectories. A novel evaluation framework is proposed, to quantitatively evaluate the performance of proposed system through experiments on a large variety of benchmark video sequences.      «

Automatic vision-based people tracking system promises to be the key for a large variety of domains. Although huge research efforts have been made to increase the performance, the robustness and accuracy of tracking systems is still far from being satisfactory. This thesis develops a complete system for long-term detection and tracking of multiple people in complex and crowded multi-camera environment, with a hierarchical grid-based, globally optimal tracking-by-detection strategy. We show th...     »

Automatische Vision-basierte System zur Personenverfolgung werden der Schlüssel in einer Vielzahl verschiedener Anwendungen. Obwohl große Forschungsanstrengungen unternommen worden, um die Leistung zu erhöhen, ist die Robustheit und Genauigkeit der Tracking-Systeme noch lange nicht zufriedenstellend. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines vollständigen Systems zur Langzeiterkennung und Tracking mehreren Personen in überfüllten und komplexe Multi-Kamera Umgebung, mit einer hierarchischen gitterbasierten, global optimierten Verfolgung-durch-Detektion Strategie. Zusätzlich wird gezeigt, dass eine feinere Analyse des menschlichen Verhaltens kann, eine bessere Lösung von Mehrdeutigkeiten zwischen überkreuzenden Trajektorien zu beitragen. Die Arbeit stellt auch einen neuen Evaluierungsrahmen vor, um die Leistung des präsentierten Systems durch Experimente mit einer großen Vielfalt von Benchmark-Videosequenzen, quantitativ zu evaluieren.      «

Automatische Vision-basierte System zur Personenverfolgung werden der Schlüssel in einer Vielzahl verschiedener Anwendungen. Obwohl große Forschungsanstrengungen unternommen worden, um die Leistung zu erhöhen, ist die Robustheit und Genauigkeit der Tracking-Systeme noch lange nicht zufriedenstellend. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines vollständigen Systems zur Langzeiterkennung und Tracking mehreren Personen in überfüllten und komplexe Multi-Kamera Umgebung, mit...     »