Estimação do número de pessoas em imagens de multidões

Abstract

O presente trabalho aborda o problema da estimação da contagem de pessoas em imagens de multidões empregando técnicas de processamento de imagens e visão computacional. Devido às dificuldades que algumas abordagens apresentam ao tratar de imagens que contem uma alta densidade populacional — principalmente devido ' baixa resolução dos objetos de interesse e ao elevado grau de oclusão encontrados em imagens dessa natureza; e por se basearem na detecção dos objetos ou na detecção de trajetórias coerentes — foi proposta uma abordagem baseada em características locais de pixels e em análise de textura para efetuar a estimação do número de pessoas nessas imagens. O método apresentado tem o propósito de complementar a atuação de outros métodos baseados em detecção, ainda que a combinação destes métodos não tenha sido objeto deste trabalho. O método proposto foi idealizado para trabalhar com técnicas que foram escolhidas visando a extração de informações texturais das imagens, o que reflete um ganho de representação das características inerentes a multidões densas devido ao surgimento de padrões periódicos em imagens dessa natureza. Desse modo, utilizou-se um modelo de regressão linear para relacionar as informações processadas da imagem com a contagem real de pessoas. Os resultados gerados pelo modelo revelam que, com os features utilizados, a saída do estimador parece acompanhar a contagem real de pessoas. Por fim, estabeleceu-se uma comparação com os resultados obtidos por outros trabalhos no intuito de mensurar se a acurácia obtida pelo método proposto se enquadra dentro das expectativas de desempenho almejadas. A conclusão é pela validade do método apresentado.