People Re-identification is a fundamental task for the analysis of long-term activities and behaviors of specific people. It aims at associating multiple instances of the same person acquired from different points of view or after a temporal gap. It can be very useful for people analysis in security, as a data association method for long term tracking in surveillance, as a soft-biometry task or as an image retrieval tool on video archives in forensics and other security-related applications. In this thesis the re-identification task is thoroughly analyzed in all it's aspects, limits and requirements, describing and evaluating the methods available in the literature. A new line of research is proposed: the exploitation of non-articulated and articulated 3D body models for pedestrian re-identification. Capabilities ad limits of this new paradigms are discussed and demonstrated through a comprehensive experimental evaluation.

La re-identificazione di persone è un compito fondamentale per l'analisi delle attività di lungo termine e dei comportamenti di specifiche persone. L'obiettivo è associare più istanze di una stessa persona acquisita da diversi punti di vista o dopo un intervallo temporale. Può essere molto utile per l'analisi persone in contesti di sicurezza urbana, come metodo di associazione dati per il monitoraggio a lungo termine in materia di videsorveglianza, come metodo soft-biometrico o come strumento per il recupero di immagini in archivi video per l'analisi forense e altre applicazioni legate alla sicurezza. In questa tesi il problema della re-identificazione viene analizzato a fondo in tutti i suoi aspetti, i limiti ed i requisiti, vengono descritti e valutati i metodi disponibili in letteratura. Si propone una nuova linea di ricerca : lo sfruttamento di modelli 3D non-articolati e articolata per la re-identificazione di pedoni. I limiti e le capacità di questo nuovo paradigma sono discussi e dimostrati attraverso una dettagliata valutazione sperimentale.

Modelli 3D del corpo umano per la riacquisizione di persone

BALTIERI, DAVIDE
2013

Abstract

People Re-identification is a fundamental task for the analysis of long-term activities and behaviors of specific people. It aims at associating multiple instances of the same person acquired from different points of view or after a temporal gap. It can be very useful for people analysis in security, as a data association method for long term tracking in surveillance, as a soft-biometry task or as an image retrieval tool on video archives in forensics and other security-related applications. In this thesis the re-identification task is thoroughly analyzed in all it's aspects, limits and requirements, describing and evaluating the methods available in the literature. A new line of research is proposed: the exploitation of non-articulated and articulated 3D body models for pedestrian re-identification. Capabilities ad limits of this new paradigms are discussed and demonstrated through a comprehensive experimental evaluation.
11-mar-2013
Inglese
La re-identificazione di persone è un compito fondamentale per l'analisi delle attività di lungo termine e dei comportamenti di specifiche persone. L'obiettivo è associare più istanze di una stessa persona acquisita da diversi punti di vista o dopo un intervallo temporale. Può essere molto utile per l'analisi persone in contesti di sicurezza urbana, come metodo di associazione dati per il monitoraggio a lungo termine in materia di videsorveglianza, come metodo soft-biometrico o come strumento per il recupero di immagini in archivi video per l'analisi forense e altre applicazioni legate alla sicurezza. In questa tesi il problema della re-identificazione viene analizzato a fondo in tutti i suoi aspetti, i limiti ed i requisiti, vengono descritti e valutati i metodi disponibili in letteratura. Si propone una nuova linea di ricerca : lo sfruttamento di modelli 3D non-articolati e articolata per la re-identificazione di pedoni. I limiti e le capacità di questo nuovo paradigma sono discussi e dimostrati attraverso una dettagliata valutazione sperimentale.
Computer; Vision; Surveillance; ReIdentification; Forensics
VEZZANI, Roberto
Università degli studi di Modena e Reggio Emilia
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Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-214760