Multi-object tracking evaluated on sparse events

This article presents a visual object tracking method and applies an event-based performance evaluation metric for assessment. The proposed monocular object tracker is able to detect and track multiple object classes in non-controlled environments. The tracking framework uses Bayesian per-pixel classification to segment an image into foreground and background objects, based on observations of object appearances and motions in real-time. Furthermore, a performance evaluation method is presented and applied to different state-of-the-art trackers based on successful detections of semantically high level events. These events are extracted automatically from the different trackers an their varying types of low level tracking results. Then, a general new event metric is used to compare our tracking method with the other tracking methods against ground truth of multiple public dataset

Understanding Target Trajectory Behavior: A Dynamic Scene Modeling Approach

[Resumen] El análisis de comportamiento humano es uno de los campos más activos en la rama de visión por computador. Con el incremento de cámaras, especialmente en entornos controlados tales como aeropuertos, estaciones de tren o museos, se hace cada vez más necesario el uso de sistemas automáticos que puedan catalogar la información proporcionada. En el caso de entornos concurridos, es muy difícil el poder distinguir el comportamiento de personas en base a sus gestos, debido a la falta de visión de su cuerpo al completo. Por ende, el análisis de comportamiento se realiza en base a sus trayectorias, añadiendo técnicas de razonamiento de alto nivel para ulilizar dicha información en múltiples aplicaciones, tales como la video vigilancia o el análisis de tráfico. El propósito de esta investigación es el desarrollo de un sistema totalmente automático para el análisis de comportamiento de las personas. Por una parte, se presentan dos sistemas para el seguimiento de múltiples objetivos, así como un sistema novedoso para la re-identificación de personas, con la intención de detectar todo objeto de interés en la escena, devolviendo sus trayectorias como salida. Por otra parte, se presenta un sistema novedoso para el análisis de comportamiento basado en información del entorno de la escena. Está basado en la idea que que toda persona,cuando intenta llegar a un cierto lugar, tiende a seguir el mismo camino que suele utilizar la mayoría de la gente. Se presentan una serie de métricas para la detección de movimientos anómalos, haciendo que este método sea ideal para su utilización en sistemas de tiempo real.[Abstract] Human behavior analysis is one of the most active computer vision research fields. As the number of cameras are increased, especially in restricted environments, like airports, train stations or museums, the need of automatic systems that can catalog the information provided by the cameras becomes crucial. In the case of crowded scenes, it is very difficult to distinguish people behavior because of the lack of visual contact of the whole body. Thus, behavior analysis remains in the evaluation of trajectories, adding high-level knowledge approaches in order to use that information in several applications like video surveillance or traffic analysis. The proposal of this research is the design of a fully-automatic human behavior system from a distance. On the one hand, two different multiple-target tracking methods and a target re-identification procedure are presented to detect every target in the scene, returning their trajectories as output. On the other hand, a novel behavior analysis system, which includes information about the environment, is provided. It is based in the idea that every person tries to reach a goal in the scene following the same path the majority of people should use. An extremely fast abnormal behavior metric is presented, providing our method with the capabilities needed to be used in real-time scenarios[Resumo] A análise do comportamento humano é un dos campos máis activos na rama da visión por computadora. Co incremento de cámaras, especialmente en entornos controlados tales coma aeroportos, estacións de tren ou museos, faise cada vez máis necesario o uso de sistemas automáticos que poidan catalogar a información proporcionada. No caso de entornos concurridos, é moi complicado de poder distinguir o comportamento de persoas dacordo cos seus xestos, debido á falta dunha visión completa do corpo do suxeito. Por tanto, a análise de comportamento tende a realizarse en base á traxectoria, engadindo técnicas de razoamento de alto nivel para utilizar dita información en diversas aplicacións, tales coma a video vixiancia ou a análise de tráfico. O propósito desta investigación é o desenrolo dun sistema totalmente automático para a análise do comportamento das persoas. Por unha parte, preséntanse dous sistemas para o seguimento de múltiples obxectivos, así coma un sistema novidoso para a re-identificación de persoas, coa intención de detectar todo obxecto de interés na escena, devolvendo as traxectorias asociadas como saída. Por outra parte, preséntase un sistema novidoso para a análise de comportamente baseada na informaci ón do entorno da escena. Está baseado na idea de que toda persoa, cando intenta acadar un certo luegar, tende a seguir o mesmo cami~no que xeralmente usa a maioría da xente. Preséntanse unha serie de métricas para a detección de movementos anómalos, facendo posible que este método poida ser utilizado en sistemas de tempo real

Unconstrained multiple-people tracking

Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM), 2006, Berlin (Germany)This work presents two main contributions to achieve robust multiple-target tracking in uncontrolled scenarios. A novel system which consists on a hierarchical architecture is proposed. Each level is devoted to one of the main tracking functionalities: target detection, low-level tracking, and high-level tasks such as target-appearance representation, or event management. Secondly, tracking performances are enhanced by on-line building and updating multiple appearance models. Successful experimental results are accomplished on sequences with significant illumination changes, grouping, splitting and occlusion events.This work was supported by the project 'Integration of robust perception, learning, and navigation systems in mobile robotics' (J-0929).Peer Reviewe