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マルチカメラ人物追跡における自己キャリブレーション型カメラ間ホモグラフィーを用いたリアルタイムゴースト予測

マルチカメラ人物追跡における自己キャリブレーション型カメラ間ホモグラフィーを用いたリアルタイムゴースト予測

Self-calibrating cross-camera homography for real-time ghost prediction in multi-camera person tracking

問題点:複数カメラの追跡システムでは、カメラAが人物を見失っても、カメラBがまだ捉えている場合があります。単純にピクセル座標を外挿する方法は、カメラごとに座標系が全く異なるため、すぐに失敗します。カメラBで(400, 300)ピクセルの人物は、カメラAでは(800, 500)になるかもしれません。解決策:両カメラが同時に同じ人物を観察している時(64次元HSV外観記述子でマッチング)、システムはリアルタイムで両者の幾何学的変換を学習し、カメラ間での正確な位置予測を実現します。