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Probabilistic Models and Inference for Multi-View People Detection in Overlapping Depth Images

Wetzel, Johannes

Abstract:

In this work, the task of wide-area indoor people detection in a network of depth sensors is examined. In particular, we investigate how the redundant and complementary multi-view information, including the temporal context, can be jointly leveraged to improve the detection performance. We recast the problem of multi-view people detection in overlapping depth images as an inverse problem and present a generative probabilistic framework to jointly exploit the temporal multi-view image evidence.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1177-9
ISSN: 2190-6629
KITopen-ID: 1000144094
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XXI, 167 S.
Serie Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 25
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdaten 21.10.2021
Prüfungsdatum 21.10.2021
Schlagwörter probabilistische Personendetektion, Netzwerk von 3D-Sensoren, Tiefenbilder, inverses Problem, joint multi-view person detection, depth sensor indoor surveillance, mean-field variational inference, vertical top-view indoor pedestrian detection
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Heizmann, Michael

Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000144094
Veröffentlicht am 31.05.2022
Seitenaufrufe: 172
seit 31.05.2022
Downloads: 59
seit 31.05.2022
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Cover der Publikation
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