2014年8月9日 星期六

Action Detection on UTMVP 2014

前兩年我都有去參觀由田所舉辦的機器視覺比賽,因為前幾年的題目都是跟人臉辨識有關的,這個題目也已經比賽很多屆了,參賽隊伍的實力都非常厲害。
但今年題目已經與人臉無相關,今年題目是行為偵測,包括講手機行為偵測、跌倒偵測及遺留物偵測三個項目。為什麼是這三個題目,我個人猜想是商業導向,但之前到底有沒有學術單位做過類似的研究,肯定是有的,跌倒偵測就非常的多,可能是第一年舉辦這個題目,所以今年參賽者端出來的牛肉普遍不怎麼樣,希望明年可以看到更厲害的參賽隊伍,以下我會整理今天參賽隊伍的大致演算法。陸續我會將這三個題目實做出來分享在這邊。

各隊主要共通方法:

  • Human Detection (HOG)
  • Face Detection (Haar-like)
  • Background Subtraction
  • Optical Flow
  • Morphology
以下為參賽隊伍:

  1. BJ4
  2. 柑橘兔 (林達德教授)
  3. 媽我在這 (曾定章教授)
  4. CSIE_2504 
  5. 不插隊
  6. Eye show tech


各隊演算法:

講電話行為偵測(Talking on cell phone)

  1. Face Detection -> Set ROI -> HOG Feature Extraction -> Feature Classification(SVM)
  2. Face Detection -> Set ROI -> Background Modeling(SACON) and Optical Flow -> Prediction
  3. Face Detection -> Set ROI -> Hand Detection(skin color)
  4. Face Detection -> Facial Parts Detection -> Set ROI -> Hand Detection(skin color)
  5. Face Detection -> Set ROI -> Haar-like Feature Extraction -> Feature Classification(SVM)


跌倒偵測(Fall Detection)

  1. Human Detection -> Tracking(Optical Flow) -> Miss Tracking(Result)
  2. Background Modeling(SACON) -> Human Detection -> Tracking -> Prediction using Tracking Flow
  3. Background Subtraction(CodeBook) -> Set ROI -> Prediction using Gradient
  4. Background Subtraction(GMM) -> Object Detection and Tracking(CamShift) -> Prediction using Ratio Changed of Height and Width
  5. Human Detection -> Tracking(Optical Flow) -> Miss Tracking(Result)
  6. Background Subtraction(GMM) -> AOD


遺留物偵測(Unattended Object Detection)

  1. Human Detection and Background Subtraction(GMM) -> Find Contours
  2. Patch-Based Background Modeling(SACON) -> Find Object
  3. Background Subtraction(CodeBook) -> Object Size Filter
  4. Background Subtraction(GMM) -> Object Detection and Tracking(CamShift) -> Split Objects from the Same Tracking Object
  5. Background Subtraction(CodeBook)->
  6. Background Subtraction(GMM)->


如果以上敘述錯誤,歡迎參賽者告知。
由田比賽網站:http://www.utmvp.com/index.aspx

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