New insights into crowd density analysis in video surveillance systems
Nouvelles méthodes pour l'étude de la densité des foules en vidéo surveillance
Résumé
Crowd analysis has recently emerged as an increasingly important problem for crowd monitoring and management in the visual surveillance community. In this thesis, our objectives are to address the problems of crowd density estimation and to investigate the usefulness of such estimation as additional information to other applications. Towards the first goal, we focus on the problems related to the estimation of the crowd density using low level features in order to avert typical problems in detection of high density crowd. We demonstrate in this dissertation, that the proposed approaches perform better than the baseline methods, either for counting people, or alternatively for estimating the crowd level. Afterwards, we propose a novel approach, in which local information at the pixel level substitutes the overall crowd level or person count. It is based on modeling time-varying dynamics of the crowd density using sparse feature tracks as observations of a probabilistic density function. The second goal is to use crowd density as additional information to complement other tasks related to video surveillance in crowds. First, we use the proposed crowd density measure which conveys rich information about the local distributions of persons to improve human detection and tracking in videos of high density crowds. Second, we investigate the concept of crowd context-aware privacy protection by adjusting the obfuscation level according to the crowd density. Finally, we employ additional information about the local density together with regular motion patterns as crowd attributes for high level applications such as crowd change detection and event recognition.
Désormais, l'analyse des scènes denses s'impose incontestablement comme une tâche importante pour contrôler et gérer les foules. Notre recherche a pour objectifs d'apporter des solutions à l'estimation de la densité de la foule et de prouver l'utilité de cette estimation comme préalable pour d'autres applications. Concernant le premier objectif, afin de cerner les difficultés de la détection de personnes dans une foule, on se focalise sur l'estimation de la densité basée sur un niveau d'analyse bas. Dans un premier temps, on démontre que nos approches sont plus adéquates que les méthodes de l’état de l’art que ce soit pour compter les individus ou pour estimer le niveau de la foule. Dans un second temps, nous proposons une approche innovante dans laquelle une estimation locale au niveau des pixels remplace l'estimation au niveau global de la foule ou le nombre des personnes. Elle est basée sur l’utilisation des suivis de caractéristiques visuelles dans une fonction de densité. Notre recherche a également pour objectif d'utiliser la densité comme information supplémentaire pour affiner d'autres tâches. D'abord, nous avons utilisé la mesure de la densité qui comporte une description pertinente à la répartition spatiale des individus afin d'améliorer leur détection et leur suivi dans les foules. Ensuite, en prenant en compte la notion de la protection de la vie privée, nous ajustons le niveau de floutage en fonction de la densité de la foule. Enfin, nous nous appuyons sur l’estimation locale de la densité ainsi que sur le mouvement en tant qu'attributs pour des applications de haut niveau telles que la détection des évolutions et la reconnaissance des événements.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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