密集した群衆における歩行者の頭部追跡

混雑したビデオシーケンスにおける人間の追跡は、視覚シーン理解の重要な構成要素です。群衆密度が増加すると、人間の可視性が挑戦され、既存の歩行者追跡アルゴリズムの高密度群衆への拡張性が制限されます。このため、我々は頭部追跡を再活性化することを提案し、多様なシーンで9つのシーケンス（11,463フレーム）に2,276,838以上の頭部と5,230のトラックが注釈された「Crowd of Heads Dataset (CroHD)」を用います。評価のために、我々は画像座標空間において一意の識別子を最も長く維持する能力を測定する新しい指標「IDEucl」を提案しました。これにより、歩行者群衆の動きと追跡アルゴリズムの性能との対応関係を構築します。さらに、混雑したシーンでの小さな頭部検出に設計された新しいヘッド検出器「HeadHunter」も提案しています。HeadHunterには粒子フィルタと色ヒストグラムに基づく再識別モジュールを組み合わせて頭部追跡機能を拡張しました。強力な基準となるように、我々はCroHD上で既存の最先端歩行者追跡アルゴリズムと比較し、特に一意性保持追跡指標において優れた性能を示しました。軽量なヘッド検出器と効率的な一意性保持機能を持つ追跡アルゴリズムにより、我々は密集した群衆における歩行者追跡技術の進展に貢献すると確信しています。