लोगों की गिनती और वर्गीकरण के लिए स्टीरियो डेटा में सिर पहचान

इस पेपर में, हम स्टीरियो कैमरे से रेंज डेटा का उपयोग करके एक सिर पहचान विधि का प्रस्ताव करते हैं। यह विधि उस तकनीक पर आधारित है जिसे वॉक्सेल डेटा के क्षेत्र में पेश किया गया है। स्टीरियो कैमरों में अनुप्रयोग के लिए, इस तकनीक को (1) स्टीरियो डेटा पर लागू करने के लिए विस्तारित किया गया है, और (2) शोर और पर्यावरण सेटिंग्स में परिवर्तन के संबंध में मजबूत बनाने के लिए। यह विधि अग्रभूमि चयन, सिर पहचान, और ब्लॉब विभाजन में शामिल है, और, गलत पहचान की स्थिति में परिणामों में सुधार करने के लिए, लोगों की ट्रैकिंग के लिए एक साधन शामिल करती है। इसे तीन विशिष्ट वास्तविक जीवन परिदृश्यों से एकत्रित वास्तविक स्टीरियो डेटा के साथ प्रयोगों में परीक्षण किया गया है। प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित विधि सटीकता और पुनः प्राप्ति दोनों के संदर्भ में अच्छी तरह प्रदर्शन करती है। इसके अतिरिक्त, विधि अत्यधिक भीड़भाड़ वाले परिस्थितियों में भी अच्छी तरह प्रदर्शन करती है। हमारे परिणामों से, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि प्रस्तावित विधि स्टीरियो कैमरों का उपयोग करने वाले अनुप्रयोगों में सिर पहचान के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करती है।