Extraction de silhouettes à partir de boîtes englobantes de détection
Résumé
In many applications such as video surveillance, people detection is a key element. Usually, a bounding-box containing a person is extracted. However a more precise segmentation of peoples' silhouette can be needed. To that aim, we propose a complete scheme for people segmentation inside detection bounding boxes. This relies on several steps: pre-processing, approximate people silhouette localisation and silhouette refinement with graphs cuts. Since many different methods (and associated parameters) can be chosen fo each step, we use a genetic approach towards determining the optimal segmentation scheme and show its benefit towards the state-of-the-art.
Dans de nombreuses applications telles que la vidéosurveillance, la détection de personnes est un élément clé. Habituellement, une boîte englobante contenant une personne est extraite. Cependant, une segmentation plus précise de la silhouette peut s'avérer nécessaire. Pour ce faire, nous proposons une stratégie complète de segmentation des personnes à l'intérieur de boîtes de détection. Elle s'appuie sur plusieurs étapes: pré-traitement, localisation approximative de la silhouette des personnes et raffinement de la silhouette à l'aide de coupes de graphes. Comme de nombreuses méthodes différentes (et leurs paramètres associés) peuvent être choisies pour chaque étape, nous utilisons une approche génétique pour déterminer la stratégie de segmentation optimale et montrons ses avantages par rapport à l'état de l'art.
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