【摘 要】
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共同关注目标估计是计算机视觉领域中近年来从视频显著性检测、人物视线交互等研究领域演变而来的课题,旨在根据场景内目标的注意力信息来估计场景内的共同关注目标。已有的共同关注目标估计方法一般将实验场景设定在室内等狭窄的空间,在算法的实际应用上存在明显的局限性。本文针对该问题,提出基于多视角相机的拍摄框架,利用多个水平视角的相机拍摄场景的局部信息来提取场景内行人的注意力信息,通过引入俯瞰视角的相机拍摄场景
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共同关注目标估计是计算机视觉领域中近年来从视频显著性检测、人物视线交互等研究领域演变而来的课题,旨在根据场景内目标的注意力信息来估计场景内的共同关注目标。已有的共同关注目标估计方法一般将实验场景设定在室内等狭窄的空间,在算法的实际应用上存在明显的局限性。本文针对该问题,提出基于多视角相机的拍摄框架,利用多个水平视角的相机拍摄场景的局部信息来提取场景内行人的注意力信息,通过引入俯瞰视角的相机拍摄场景的全局信息来协助估计共同关注目标,首次将该课题的实验场景拓展至户外场景,提高了场景的泛化性。本文提出了一种在室外场景下利用多视角相机采集行人注意力信息来综合分析行人共同关注目标的方法,结合多个水平视角的相机提取行人的头部朝向信息,并在俯瞰视角下进行注意力信息汇总,来估计场景内共同关注目标。基于场景拍摄框架的特殊性,本文提出了全新的多视角相机的数据集,并在数据集上进行了大量的行人标注工作,适用于本课题及多视角相机相关工作的研究。本文在全新的多视角相机数据集上进行了验证,在三个实验场景上均取得了良好的精度,并对失败案例进行了分析,讨论了影响实验结果的因素,总结了实验存在的问题,对未来的工作方向提出了展望。
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