View Birdification in the Crowd: Ground-Plane Localization from Perceived Movements

要約

群集の中で移動する観察者 (人や車など) からキャプチャされた自我中心のビデオから、群集の中で人々の地上面の動きを復元する問題である、ビューの鳥類化を紹介します。
地面の動きを回復することは、状況を理解するための健全な基盤を提供し、コンピューター ビジョンやロボット工学における下流のアプリケーションに利益をもたらします。
この論文では、ビューの鳥類化を幾何学的軌跡再構成問題として定式化し、ベイジアンの観点からカスケード最適化法を導き出します。
この方法では、最初にオブザーバーの動きを推定し、次に周囲の歩行者間の局所的な相互作用を考慮しながら、フレームごとに周囲の歩行者の位置を特定します。
群衆の中の人々の合成および実際の軌跡を活用して 3 つのデータセットを導入し、手法の有効性を評価します。
結果は、私たちの方法の正確さを示しており、重要だが挑戦的な視覚的理解の問題として、ビューの野鳥化のさらなる研究の基礎を築いています。

要約(オリジナル)

We introduce view birdification, the problem of recovering ground-plane movements of people in a crowd from an ego-centric video captured from an observer (e.g., a person or a vehicle) also moving in the crowd. Recovered ground-plane movements would provide a sound basis for situational understanding and benefit downstream applications in computer vision and robotics. In this paper, we formulate view birdification as a geometric trajectory reconstruction problem and derive a cascaded optimization method from a Bayesian perspective. The method first estimates the observer’s movement and then localizes surrounding pedestrians for each frame while taking into account the local interactions between them. We introduce three datasets by leveraging synthetic and real trajectories of people in crowds and evaluate the effectiveness of our method. The results demonstrate the accuracy of our method and set the ground for further studies of view birdification as an important but challenging visual understanding problem.

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