23C3 - 1.5
23rd Chaos Communication Congress
Who can you trust?
| Speakers | |
|---|---|
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pille |
| Schedule | |
|---|---|
| Day | 2 |
| Room | Saal 3 |
| Start time | 12:45 |
| Duration | 01:00 |
| Info | |
| ID | 1604 |
| Event type | Lecture |
| Track | Science |
| Language | German |
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Tracking von Personen in Videoszenen
Wie trackt man automatisch sich bewegende Objekte?
Mittels der Computer-Vision-Library OpenCV wird gezeigt, welche Bildverarbeitungsschritte notwendig sind, um bewegte Objekte in Videoszenen zu erkennen und nachzuverfolgen.
Die Anzahl von Videokameras in der Öffentlichkeit nimmt rapide zu. Die dadurch entstandenen Mengen an Video-Material müssen natürlich ausgewertet werden. Eine grundlegende Vorverarbeitung ist es, den (interessanten) Vordergrund vom (uninteressanten) Hintergrund zu trennen. Dabei zählen Personen zum Vordergrund, der nun weiter analysiert werden kann. Ziel ist das Tracking der einzelnen Personen und die Extrahierung ihrer Position in der Szene. Anhand dieser Trajektorien können die Bewegungspfade der Personen ausgewertet werden.
Anhand der Computer-Vision-Bibliothek OpenCV soll an einem Beispiel gezeigt werden, wie einfach es ist, Personen automatisiert in Videoszenen zu erkennen und ihre Bewegungen nachzuverfolgen. Ein simpler Algorithmus schafft bereits erstaunliche Resultate. Allerdings wird auch schnell klar, wo die Schwachstellen liegen. Inwieweit lassen sich diese ausnutzen?