Entwurf und Implementierung von Algorithmen zur Erfassung und Verfolgung von sich bewegenden Personen in Videosequenzen (PDF)

Inhaltsangabe:Zusammenfassung:
Die Aufgabe, sich bewegende Personen in Videosequenzen zu verfolgen, ist geprägt von den Erscheinungsbildern der Personen, wie sie sich in der Szene ergeben. Diese Personen stellen sich innerhalb dieser Bilder als nicht-rigide Objekte dar. Das Erkennen von Personen in Einzelbildern beziehungsweise in einer Sequenz von aufeinanderfolgenden Bildern wird hier durch das in Kapitel 2.1 beschriebene Verfahren realisiert, welches nicht Gegenstand der Diplomarbeit ist, aber schon vorliegt.
Darauf aufbauend ist es Ziel der vorliegenden Arbeit, ein Trackingmodul zu schaffen. Aufgabe dieses Trackingmodules ist es, basierend auf der Erkennung von Bewegungen von Personen in aufeinanderfolgenden Bildern, deren Bewegung über die ganze Szene in einer entsprechenden Bildfolge zu erfassen. Die gesamte Aufgabe der Personenverfolgung erfordert im Wesentlichen drei Schritte: Im 1. Schritt werden die sensorischen Daten in Form von Grauwertbildern bereitgestellt. Der 2. Schritt umfasst die Bildverarbeitung und Bildanalyse und liefert aufbereitete Daten (Hypothesen) aus den Bildersequenzen zur Weiterverarbeitung, dem Tracking. Der 3. Schritt ist die Analyse durch das Trackingmodul. Hier werden die aus der Bildverarbeitung gewonnen Daten zu einer Bewegungsanalyse in der Szene verarbeitet. Dadurch lassen sich auch Zählergebnisse für Personenzählungen erstellen, die letztlich Ziel dieser Arbeit sind.

Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einführung1
1.1Einleitung1
1.2Erläuterung der Aufgabenstellung2
1.3Gliederung der Arbeit6
2.Der Weg vom Grauwertbild zur Hypothese7
2.1Bewegungsdetektion aus der Bildsequenz7
2.2Bildbasierte Vorselektion der Hypothesen13
3.Erfassung und Beschreibung der Bewegungsvorgänge15
3.1Situationsübersicht16
3.2Terminologie20
3.3Initialzustand22
3.4Auswahl eines Nachfolgezustands22
3.5Prädiktion23
3.5.1Wissensbasierte Verfahren24
3.5.2Kalmanfilter25
3.5.3lineare Prädiktion27
3.6Bestimmung eines adaptiven Suchraumes28
3.6.1Berechnung von r aus dem Prädiktionsfehler30
3.6.2Berechnung von r aus der Schrittweite31
3.7Zusammenführung und Auftrennung32
3.8Inaktivität bei Instanzen34
3.9Zählung der Personen und Konzepte gegen Fehlzählungen35
3.9.1Durchtrittsrichtung37
3.9.2Pendeln von Personen38
4.Entwurf und Implementierung39
4.1Terminologie39
4.2Sequentielle und verkettete (lineare) Listen40
4.3Dll-Programmierung41
4.4Beschreibung des Algorithmus41
4.5Parameter zur [...]