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Lora, Matteo (2015) People reidentification techniques for multiple viewpoints camera networks. [Magistrali biennali]

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Abstract

We present a novel approach for performing people re-identification using feature descriptors from joint locations of the human body without utilizing RGB-D sensors. To obtain local keypoint coordinates we implemented a skeleton tracker built on top of a state-of-the-art pose detector and augmented its output to work with multiple input cameras. A signature is then extracted from each detection by gathering descriptors on keypoints, and is matched with a database to recognize a target person

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:features, skeleton, pose, human, estimation, vision, camera, 3d, re-identification, identification, recognition
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:48773
Relatore:Menegatti, Emanuele
Data della tesi:21 April 2015
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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