Comment mesurer le nombre de personnes sur une photo d'une foule?

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Contexte : Israël (et le Moyen-Orient en général) est rempli de protestations.

Je suis curieux, lorsqu'on me donne une photo, d'estimer le nombre de personnes sur cette photo (souvent une photo d'une grande foule).

Quelle modélisation peut offrir une solution à ce problème? (et, bien sûr, cela peut-il être fait avec n'importe quel package open source. Dis, R?)

r image-processing pattern-recognition Tal Galili
la source
doublon possible de Comment estimer le nombre de personnes présentes à un événement (disons, un rassemblement politique)?
cardinal
Salut cardinal - merci pour le lien. La question que je pose est plus spécialisée dans un cas spécifique (qui n'est pas répondu dans le lien que vous donnez). Je ne suis pas sûr qu'il y ait une réponse, mais quand même. En ce qui concerne, Tal
Tal Galili
Est-ce une photo de toute la foule? La photo est-elle prise d'en haut ou est-elle prise au niveau des yeux? Pour réussir, vous aurez besoin d'un protocole standard pour ce qui compte comme une image.
Je suppose une photo de toute la foule d'en haut.
Tal Galili

Réponses:

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Je travaille sur un projet similaire, je suivrai la prochaine approche:

  1. Obtenez beaucoup d'images classées, des images avec peu de gens, des images avec des espaces surpeuplés. Par exemple, «Le Zócalo» au Mexique, City pourrait se permettre plus ou moins 250 000 personnes.
  2. Extraire des fonctionnalités de ces images, peut-être avec des méthodes comme HOG ou SIFT. HOG par exemple, est largement utilisé pour extraire des fonctionnalités dans des projets visant à détecter les piétons. Visitez http://hogprocessing.altervista.org/
  3. Avec les données obtenues à l'étape ci-dessus, il est possible d'exécuter un algorithme d'apprentissage automatique: SVM ou NN. Il sera nécessaire de former cet algorithme, et par la suite lorsque vous avez une nouvelle image, il est alors possible d'utiliser le NN ou le SVM formé afin d'obtenir une prédiction.

Je suppose que vous pouvez suivre un chemin similaire.

omar
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