Individuazione di persone in video basata su vincoli di omografia planare

Nelle scene dove si presentano gruppi di persone, l'occlusione e la mancanza di visibilità rende difficoltosa la corretta e costante distinzione delle singole persone. Tale problema diventa ancora più complesso se si utilizza un sistema con una singola videocamera. In questa tesi si presenterà un metodo multivista per la segmentazione di persone, le quali possono essere parzialmente o totalmente coperte le une dalle altre, e se ne effettuarà un confronto con un altro approccio nel quale si utilizza una tecnica simile. Entrambi i metodi utilizzano viste multiple in sinergia in modo da combinare le informazioni di tutte le viste per rilevare gli oggetti nella scena. Per raggiungere l'obbiettivo si utilizza un vincolo di omografia planare per risolvere le occlusioni, e determinare la posizione sul piano di terra corrispondente ai piedi della gente. Per effettuare il tracking degli individui nella scena, con il primo metodo, si ricavano le regioni dei piedi in cluster spazialmente coerenti raggruppati mediante tecniche di segmentazione che sfruttano la potatura dei grafi. Una fetta del cluster dà la posizione rintracciata in quell'istante di tempo. Il secondo metodo utilizza iterativamente il vincolo di omografia planare integrando in questo le informazioni ottenute dalla segmentazione: questo tracker viene successivamente esteso verso una soluzione multiipotesi per inseguire più individui nella scena. I risultati sperimentali di entrambi gli approcci sono stati notevoli in scene dove occlusioni complesse sono abbastanza comuni.