Reconhecimento incremental de pedestres a partir de sequências de imagens

Apresenta-se uma abordagem que utiliza um modelo volumétrico consistindo de cilindros para o reconhecimento baseado em modelo de pedestres em imagens do mundo real. O corpo humano é representado por um modelo volumétrico, e dados de movimento médico são usados para simular o movimento ao caminhar. Esse conhecimento é explorado para determinar a posição 3-D, bem como a postura de uma pessoa observada. Ao aplicar um filtro de Kalman, os parâmetros do modelo nas imagens consecutivas são estimados de forma incremental. A abordagem é testada em dados de imagem reais.