Estrazione delle posizioni della telecamera di sorveglianza dalle immagini di street view
https://stackoverflow.com/questions/838782
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RussianDomanda
Correlato a la mia domanda precedente , c'è qualche possibilità realistica di estrarre le telecamere di sorveglianza si posizionano al di fuori delle immagini di Google Streetview mediante algoritmi di visione artificiale? Non sono un esperto in quella zona. Ma dovrebbe essere più facile del rilevamento del viso e simili.
Soluzione
Sono assolutamente d'accordo con Rob sul fatto che estrarre le posizioni della fotocamera sarà più difficile del rilevamento del volto (o persino del riconoscimento).
Che ne dici di un diverso approccio alla tua domanda: come trovare la posizione della fotocamera scattare immagini di sorveglianza.
Esistono standard (se complicati) fotogrammetria per mappare coordinate 2D o 3D di oggetti utilizzando fotografie di più fotocamere o una singola fotocamera con più angolazioni. Quello che stai cercando sarebbe "la fotogrammetria inversa" che non ho mai visto prima, ma questo interessante aneddoto legale suggerisce che è fattibile.
Altri suggerimenti
Penso che ti sbagli sul fatto che sia un problema più facile del riconoscimento facciale (anche se sospetto che tu intenda il rilevamento del volto).
Considera che i volti hanno una forma ragionevolmente regolare, generalmente hanno 2 occhi un naso e una bocca in una configurazione specifica mentre le telecamere di sorveglianza di un produttore appariranno diverse da quelle di un altro e appariranno diverse da diverse angolazioni.
Con i volti, se non riesci a vedere il volto della persona non ti interessa, ma nel tuo scenario sei interessato a rilevare la videocamera indipendentemente dalla sua posizione relativa.
Anche se non impossibile (cioè gli umani possono farlo!) Non credo che l'informatica sia ancora all'altezza del compito .....
Sembra la classe di problemi per cui è stato inventato il Mechanical Turk di Amazon. Non credo che un algoritmo di elaborazione o riconoscimento delle immagini rientri nelle nostre attuali capacità di comprensione e hardware / software.
