GeoWerkstatt-Projekt des Monats Februar 2019
Projekt: Personenwiedererkennung in unterschiedlichen Bildsequenzen
Forschende: M.Sc. Gregor Blott
Projektidee: Erhöhung der Sicherheit in öffentlichen Plätzen durch automatische Videobeobachtung in Kameranetzwerken
Die bildbasierte Personenwiedererkennung mit Kameranetzwerken ist hilfreich, wenn beispielsweise ein Kind in einer großen Messehalle vermisst wird oder ein Detektiv die Bewegungen einer Person in einem Geschäft nachverfolgen will. Über mehrere Kameras hinweg kann der Weg einer Person verfolgt und der aktuelle Aufenthaltsort bestimmt werden.
Um Personen mit Hilfe von Kameras wiederzuerkennen, gibt es verschiedene Strategien: Gesichtswiedererkennung oder die Wiedererkennung über die Gangart sind sogenannte mediengeprägte Strategien. Voraussetzungen sind hier kooperative Personen und besondere Kamerapositionen. Eine andere Strategie ist die erscheinungsbasierte Wiedererkennung. Sie nutzt lediglich Farb- und Texturmerkmale, um Personen zu unterscheiden.
Allerdings sieht ein und dieselbe Person aus verschiedenen Blickrichtungen oft sehr unterschiedlich aus: Wenn sie zum Beispiel ihre Jacke offen trägt oder auf dem Rücken einen andersfarbigen Rucksack trägt. Dabei geraten momentan eingesetzte Systeme noch an ihre Grenzen.
Um eine Person aus verschiedenen Blickwinkeln und aus einer Gruppe von Personen mit Kameras besser wiederzuerkennen, erfassen wir in unserem Forschungsansatz eine größere Zahl an Kamera-Ansichten. Traditionelle Kameras können Personen nur bei vordefinierten Wegen (Trajektorien) systematisch aus mehreren Ansichten analysieren. Daher nutzen wir Fischaugenlinsen und Kameras, die senkrecht nach unten ausgerichtet sind (siehe Abbildung rechts). Detektiert und verfolgt man Personen im jeweiligen Kamerablickfeld, erhält man so unterschiedliche Ansichten, die zur kameraübergreifenden Wiedererkennung genutzt werden.
Wir haben unsere Ideen auf Basis von geometrischer Sensormodellierung, Deep Learning und verschiedenen Fusionsstrategien experimentell überprüft. Die Ergebnisse bestätigen den Vorteil des neuen Ansatzes gegenüber dem Bekannten.
