軌跡クラスタリングを使用したビデオシーケンス内の歩行者のカウント

本論文では、ビデオシーケンス内の歩行者を自動的にカウントするためのクラスタリング手法の使用を提案します。入力として、ターゲットの数を過大評価する検出/追跡システムの出力を考慮します。クラスタリング技術は、トラックの数と実際のターゲット数とのバイアスを減少させるために、得られた軌跡に適用されます。主な仮説は、同じ人体に属する軌跡は異なる個人に属する軌跡よりも類似しているというものです。複数のデータ表現と異なる距離/類似性尺度が、共通の階層クラスタリングフレームワークの下で提案され比較され、定量的および定性的結果が提示されます。