研究目的
提出一种基于全景相机的用于人员重识别的体表特征提取方法。
研究成果
该方法在不同条件下重新识别人员时表现出良好效果，准确率达到87%。未来工作包括在更大数据库和不同场景中评估该方法，并改进匹配方法。
研究不足
该数据库仅限5人使用。该方法假设人体高度固定且摄像头垂直指向地面。跟踪时长和图像中人员的位置可能会影响性能表现。
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[工程技术学会第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016） - 西班牙马德里（2016年11月23-25日）] 第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016） - 基于全景相机的行人重识别技术
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[工程技术学会第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016） - 西班牙马德里（2016年11月23-25日）] 第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016） - 基于全景相机的行人重识别技术
DOI：10.1049/ic.2016.0086
出版年份：2016
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本研究提出了一种用于人员重识别的体表特征提取方法。该方法利用全景相机获取体表特征（已知相机鱼眼镜头的型号）。这类相机因单台设备即可覆盖大面积区域，在安防监控领域应用广泛。所提方法完全自动化，在包含5个不同个体共31个样本的数据库测试中，展现出对场景内不同位置、不同光照条件和朝向的个体具有高检测率。潜在应用包括：通过非重叠相机网络追踪可疑人员，或在商场及公共空间中检测走失人员或儿童。
作者：
M.J.Silla，A.Albiol，Al. Albiol，C.Sandoval
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