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Erschienen in:
Video Event Detection Using Kernel Support Vector Machine with Isotropic Gaussian Sample Uncertainty (KSVM-iGSU) Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Robust Crowd Segmentation and Counting in Indoor Scenes

verfasst von : Ren Yang, Huazhong Xu, Jinqiao Wang

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper proposes a fast counting approach to estimate the number of people in indoor scenes. Firstly, a pre-processing step is used. In order to obtain a robust gray image in complex light conditions this step includes color correlation, image smoothing and contrast stretch. Secondly, we extract foreground region by background edge modeling and contour filling. Finally, after a foreground normalization based on camera calibration, we obtain the counting results with template matching. Experimental results show that compared with the Bayesian counting approach [2], our approach is robust to illumination variation and achieves a real-time counting result in indoor scenes.

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Metadaten
Titel
Robust Crowd Segmentation and Counting in Indoor Scenes
verfasst von
Ren Yang
Huazhong Xu
Jinqiao Wang
Copyright-Jahr
2016
Buch
MultiMedia Modeling

Print ISBN: 978-3-319-27670-0

Electronic ISBN: 978-3-319-27671-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-27671-7_42

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    Bildnachweise