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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Human Detection Using Oriented Histograms of Flow and Appearance

verfasst von : Navneet Dalal, Bill Triggs, Cordelia Schmid

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Detecting humans in films and videos is a challenging problem owing to the motion of the subjects, the camera and the background and to variations in pose, appearance, clothing, illumination and background clutter. We develop a detector for standing and moving people in videos with possibly moving cameras and backgrounds, testing several different motion coding schemes and showing empirically that orientated histograms of differential optical flow give the best overall performance. These motion-based descriptors are combined with our Histogram of Oriented Gradient appearance descriptors. The resulting detector is tested on several databases including a challenging test set taken from feature films and containing wide ranges of pose, motion and background variations, including moving cameras and backgrounds. We validate our results on two challenging test sets containing more than 4400 human examples. The combined detector reduces the false alarm rate by a factor of 10 relative to the best appearance-based detector, for example giving false alarm rates of 1 per 20,000 windows tested at 8% miss rate on our Test Set 1.

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Metadaten
Titel
Human Detection Using Oriented Histograms of Flow and Appearance
verfasst von
Navneet Dalal
Bill Triggs
Cordelia Schmid
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11744047_33