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Artículo

Detecting pedestrians on a Movement Feature Space

Negri, Pablo AugustoIcon ; Goussies, Norberto AdriánIcon ; Lotito, Pablo AndresIcon
Fecha de publicación: 06/2013
Editorial: Elsevier
Revista: Pattern Recognition
ISSN: 0031-3203
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias de la Computación e Información

Resumen

This work aims at detecting pedestrians in surveillance video sequences. A pre-processing step detects motion regions on the image using a scene background model based on level lines, which generates a Movement Feature Space, and a family of oriented histogram descriptors. A cascade of boosted classifiers generates pedestrian hypotheses using this feature space. Then, a linear Support Vector Machine validates the hypotheses that are likeliest to contain a person. The combination of the three detection phases reduces false positives, preserving the majority of pedestrians. The system tests conducted in our dataset, which contain low-resolution pedestrians, achieved a maximum performance of 25.5% miss rate with a rate of 10−1 false positives per image. This value is comparable to the best detection values for this kind of images. In addition, the processing time is between 2 and 6 fps on 640 480 pixel captures. This is therefore a fast and reliable pedestrian detector.
Palabras clave: Pedestrian Detection , Motion Detection , Histograms of Oriented Level Lines , Adaboost Cascade , Linear Svm
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5 AR)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/21291
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2013.05.020
URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320313002446
Colecciones
Articulos(OCA CIUDAD UNIVERSITARIA)
Articulos de OFICINA DE COORDINACION ADMINISTRATIVA CIUDAD UNIVERSITARIA
Citación
Negri, Pablo Augusto; Goussies, Norberto Adrián; Lotito, Pablo Andres; Detecting pedestrians on a Movement Feature Space ; Elsevier; Pattern Recognition; 47; 1; 6-2013; 56-71
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