Wie kann man die Anzahl der Personen in einem Bild einer Menschenmenge messen?

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Hintergrund : Israel (und der Nahe Osten im Allgemeinen) ist voller Proteste.

Ich bin neugierig, wenn ich ein Bild bekomme, um zu schätzen, wie viele Personen sich auf diesem Bild befinden (oft ein Bild einer großen Menge).

Welche Modellierung kann eine Lösung für dieses Problem bieten? (und natürlich kann es mit jedem Open-Source-Paket gemacht werden. Sagen wir, R?)

r image-processing pattern-recognition Tal Galili
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mögliches Duplikat von Wie kann man schätzen, wie viele Personen an einer Veranstaltung teilgenommen haben (z. B. an einer politischen Kundgebung)?
Kardinal
Hallo Kardinal - danke für den Link. Die Frage, die ich stelle, ist spezialisierter auf einen bestimmten Fall (der in dem von Ihnen angegebenen Link nicht beantwortet wird). Ich bin mir nicht sicher, ob es eine Antwort gibt, aber trotzdem. Mit freundlichen Grüßen Tal
Tal Galili
Ist es ein Bild der ganzen Menge? Wird das Bild von oben oder auf Augenhöhe aufgenommen? Um Erfolg zu haben, benötigen Sie ein Standardprotokoll für das, was als Bild zählt.
Ich nehme ein Bild der ganzen Menge von oben an.
Tal Galili

Antworten:

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Ich arbeite in einem ähnlichen Projekt, ich werde den nächsten Ansatz verfolgen:

  1. Holen Sie sich viele klassifizierte Bilder, Bilder mit wenigen Personen, Bilder mit überfüllten Räumen. Zum Beispiel könnte sich "The Zócalo" in Mexiko, City, mehr oder weniger 250 000 Menschen leisten.
  2. Extrahieren Sie Features aus diesen Bildern, möglicherweise mit Methoden wie HOG oder SIFT. HOG wird beispielsweise häufig verwendet, um Funktionen in Projekten zur Erkennung von Fußgängern zu extrahieren. Besuchen Sie http://hogprocessing.altervista.org/
  3. Mit den im obigen Schritt erhaltenen Daten kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen ausgeführt werden: SVM oder NN. Dieser Algorithmus muss trainiert werden. Wenn Sie anschließend ein neues Bild haben, können Sie das trainierte NN oder SVM verwenden, um eine Vorhersage zu erhalten.

Ich denke, Sie können einen ähnlichen Weg gehen.

omar
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