Resumen

Estudiamos un marco flexible para el análisis semántico del movimiento humano en videos de vigilancia. La exitosa estimación de trayectorias y modelado del cuerpo humano facilitan el análisis semántico de las actividades humanas en secuencias de video. Aunque el movimiento humano es ampliamente investigado, hemos ampliado dicha investigación en tres aspectos. Al agregar una segunda cámara, no solo es posible un análisis de comportamiento más confiable, sino que también permite mapear los eventos de la escena en curso en un entorno en 3D para facilitar un análisis semántico adicional. La segunda contribución es la introducción de un esquema de reconstrucción en 3D para la comprensión de la escena. En tercer lugar, realizamos un esquema rápido para detectar diferentes partes del cuerpo y generar un modelo de esqueleto ajustado, sin utilizar la suposición explícita de postura corporal erguida. La extensión de la fusión de múltiples vistas mejora el análisis semántico basado en eventos en un 15%30%. Nuestro marco propuesto dem

• Materias:Convergencia de IP Redes cooperativas Métodos de segmentación Optimización de capas Infraestructura híbrida
• Subjects:IP Convergence Cooperative networks Segmentation methods Layer optimization Hybrid Infrastructure
• Palabras claves:Análisis semántico; Movimiento humano; Estimación de trayectoria; Modelado del cuerpo humano; Reconstrucción 3D; Fusión de múltiples vistas
• Keywords:Semantic analysis; Human motion; Trajectory estimation; Human-body modeling; 3D reconstruction; Multiple-view fusion