Progetto Didattico di Informatica Multimediale

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1 Progetto Didattico di Informatica Multimediale VRAI - Vision, Robotics and Artificial Intelligence 20 aprile 2015 Rev. 18+

2 Introduzione Le videocamere di riconoscimento sono strumenti sempre più utilizzati nei luoghi pubblici, come aereoporti, stazioni, università, uffici, musei e centri commerciali. Queste camere, tipicamente, forniscono copertura totale su un grande campo visivo e sono impiegate principalmente per la videosorveglianza. In questo ambito il problema della re-identification (Re-ID) è definito come un processo inteso a stabilire la corrispondenza fra le immagini di una stessa persona ripresa da più videocamere e in instanti temporali diversi. In altre parole, consiste nell assegnare un ID stabile a differenti istanze della stessa persona. I cambiamenti di prospettiva, le occlusioni e la mancanza di illuminazione possono costituire un impedimento alla corretta analisi delle immagini. Quando una persona si muove da una camera all altra, la Re-ID è usata per tracciare i movimenti al fine di realizzare un monitoraggio multi-camera. La Re-ID è un processo che noi tutti applicchiamo quotidianamente senza sforzo. I nostri occhi e il nostro cervello sono portati a riconoscere, localizzare, identificare e poi re-identificare oggetti e persone nel mondo reale. Tale processo implica l utilizzo di descrittori univoci per ogni persona in modo da riconoscerla dopo averla identificata precendetemente. L uomo è in grado di estrarre tale descrittore basandosi sulle caratteristiche antropologiche della persona (altezza, corporatura, fisionomia del viso, ecc.) e sulle caratteristiche estetiche (colore e taglio dei capelli, abbigliamento ecc.). 1

3 Descrizione del progetto Il progetto didattico proposto ha l obiettivo di realizzare un applicativo per il riconoscimento e l identificazione di soggetti anche quando questi si ripresentano in un secondo momento nella scena. Si prevede l utilizzo di un sensore RGB-D posto in modalità top-view. Di seguito vengono esposti i requisiti funzionali e non funzionali del progetto. Requisiti funzionali Gli step principali del progetto comprendono: 1. la creazione di un dataset (entro 31/05/2015): acquisizione video RGB-D annotazione manuale del video e memorizzazione 2. l uso di un algoritmo di tracking: identificazione delle feature rilevanti estrazione delle feature dal video e loro memorizzazione ricostruzione del percorso di ogni persona 3. lo sviluppo di un algoritmo di reidentificazione (entro 17/07/2015): memorizzazione del soggetto confronto del soggetto con quelli presenti nel dataset Creazione del dataset In questa fase del progetto si raccolgono e si organizzano i dati necessari alle fasi successive. Affinché il soggetto sia ripreso in più posizioni e orientamenti diversi, si propone di far seguire un percorso predefinito come indicato in fig. 1. La raccolta dei dati include i file dei video RGB-D in formato.oni e un insieme di annotazioni, memorizzate nel file system secondo l organizzazione gerarchica in fig. 2. Ogni gruppo definisce autonomamente un insieme di caretteristiche da memorizzare nel dataset. Esse sono specificate nel file grp/grp#idgrp/readme.md 1 e devono includere dati ricavati sia dalla mappa di colore che da quella di profondità. L insieme delle feature è salvato nel file /grp#idgrp/id/#id/feature.csv. Tutti i dati vengono salvati in un cloud acessibile all indirizzo: privato: https:// /owncloud/ 1 2

4 Figura 1: Percorso da far seguire ai soggetti registrati. pubblico: https:// :60443/owncloud/ Ogni gruppo ha un proprio username e password per accedere al cloud (es. username: gpr01, password: fornita via ). Il dataset video contiene le feature di ogni persona memorizzate in un descrittore testuale. In questa fase gli studenti devono cooperarare nella registrazione dei vari video. Dieci di questi, serviranno per testare gli algoritmi sviluppati nelle fasi successive e dovranno essere inclusi anche soggetti non memorizzati nel dataset. Essi saranno salvati nella directory rec. Annotazione del dataset Dopo aver effettuato le registrazioni, i gruppi coopereranno per annotare il dataset. procura si basa sull utilizzo di una base di dati. Ogni gruppo: Tale ha accesso ad una base di dati gestita da MySQL raggiungibile all indirizzo: privato: pubblico: :60443 ha un proprio username e password (es. username: grp01, password: fornita via ); può inserire i dati tramite interfaccia phpmyadmin all indirizzo: privato: https:// /phpmyadmin/ pubblico: https:// :60443/phpmyadmin/ deve inserire i dati della tabella Person; deve inserire i dati della tabella Video. In figura 3 è riportato il modello EER della base di dati. 3

5 -- ID -- <ID> -- depth png png -- gt -- gt.csv -- img png png -- mask png png -- mesh ply ply -- oni -- <ID>.oni -- grp -- grp<01> -- ID -- <ID> -- feature.csv -- README.md -- grp<02> -- ID -- <ID> -- feature.csv -- README.md -- rec oni oni Figura 2: Esempio di organizzazione del dataset nel filesystem. 4

6 Tabella 1: Specifiche del dataset. #ID Requisito Commento 1.1 Il sistema deve acquisire il background prima dell entrata del soggetto nella scena background RGB, background di profondità 1.2 Il soggetto registrato deve muoversi lungo un percorso predefinito indicato in fig Il sistema deve acquisire immagini RGB con risoluzione pixel e con il massimo framerate 1.4 Il sistema deve acquisire mappe di profondità con risoluzione pixel e con il massimo framerate 1.5 La registrazione deve essere salvata in formato.oni con flusso video compresso 2.1 Il sistema deve attribuire un ID univoco ad ogni soggetto ripreso 2.2 Il sistema deve estrarre n immagini RGB, per ognuno dei 9 quadranti 2.3 Il sistema deve estrarre n mappe di profondità, per ognuno dei 9 quadranti Le immagini dovrebbero essere sincrone con quelle estratte al requisito Il sistema deve estrarre il foreground dalle mappe di profondità 3DMesh (.ply) del soggetto 2.5 Il sistema deve estrarre i pixel contenenti l immagine del soggetto Maschera binaria 2.6 Il sistema deve memorizzare i dati di ogni soggetto ID nell directory #ID 2.7 Il sistema deve memorizzare le n immagini del soggetto nella directory #ID/img/ 2.8 Il sistema deve memorizzare le n mappe di profondità del soggetto nella directory #ID/depth/ usando 16 bit di risoluzione 2.9 Il sistema deve memorizzare le n maschere binarie del soggetto nella directory #ID/mask/ 2.10 Il sistema deve memorizzare le n 3DMesh del soggetto nella directory #ID/mesh/ 2.11 Ogni immagine RGB ha nome #.png es.: 01.png, 02.png, Ogni mappa di profondità ha nome #.png es.: 01.png, 02.png, Ogni maschera binaria ha nome #.png es.: 01.png, 02.png, Ogni 3DMesh ha nome #.ply es.: 01.ply, 02.ply, Il sistema deve memorizzare i dati del soggetto ID nella directory #ID/gt/ 2.16 I dati da salvare per ogni soggetto sono: altezza, sesso, altezza testa/spalla, larghezza delle spalle, altezza bacino, circonferenza massima spalle, circonferenza massima testa. 5

7 RGB_Frame People_in_RGB_Frame VideoId INT VideoId INT FrameNo INT FrameNo INT Person TimeStamp TIMESTAMP PersonId INT PersonId INT Private_Name VARCHAR(45) Video VideoId INT Video VARCHAR(45) Depth_Frame VideoId INT FrameNo INT TimeStamp TIMESTAMP People_in_Depth_Frame VideoId INT FrameNo INT Person_idPerson INT MaximumHeight INT MH_x INT MH_y INT Private_Surname VARCHAR(45) Private_Gender CHAR Height INT PelvisHeight INT HeadShouldersDiff INT ShouldersWidth INT ShouldersContourLength INT HeadContourLength INT Tracking Figura 3: Diagramma EER del della base di dati. Nella fase successiva si individuano i vari percorsi di ogni persona tramite l uso di algoritmi di tracking. L algoritmo di tracking: deve estrarre, per ogni fotogramma depth e color del file oni, i dati relativi ai soggetti identificati. Nel caso dei frame di profondità: ID della persona; altezza massima; cordinate x ed y del punto di altezza massima. Nel caso del frame RGB solo l ID della persona identificata. deve essere validato sul video con una sola persona; deve essere validato sul video di gruppo. Re-identification Nell ultima fase si sviluppa un algoritmo di re-identification in grado di fornire, per ogni persona, un valore di similiarità rispetto ai soggetti del dataset fornito. L algoritmo determina se un soggetto del video è uno di quelli presenti nel dataset o se non è stato ancora classificato. Infine, ogni gruppo dovrà fornire: una confusion matrix che descriva le prestazioni del sistema di classificazione; i tempi minimi, medi e massimi dell esecuzione dell algoritmo. 6

8 Requisiti non funzionali 1. L algoritmo di reidentificazione deve presentare bassa sensibilità rispetto a piccole variazioni: (a) dell angolo di inclinazione del sensore RGB-D; (b) dell altezza dell installazione del sensore; (c) della luminosità dell ambiente. 1. Librerie (a) il sistema deve essere collegato con le librerie OpenCV (b) il sistema deve essere collegato con le librerie OpenNI (c) il sistema deve essere collegato con le librerie pcl Linguaggi (a) parte del sistema può essere realizzata in C/C++ (b) parte del sistema può essere realizzata in Python 3. Compilatori o interpreti (a) il codice sorgente in linguaggio C++ deve essere compilatbile con GCC e Clang (b) il codice sorgente in linguaggio Python deve essere interpretabile da interpreti della versione 2 ( 2.7.9) o 3 ( 3.4.3) 4. Sistemi operativi (a) il sistema può essere eseguito su macchina virtuale 2 con supporto ai dispositivi usb (b) il sistema operativo può essere GNU/Linux, *BSD, Microsoft Windows 3, OS X 3 5. Hardware (a) il sistema può essere eseguito da un notebook (b) il sistema può essere eseguito da un PC 2 https://goo.gl/jwhdze 3 Non vengono fornite guide per l installazione delle librerie. 7

9 Risultato dell attività di progetto e documentazione attesa I risultati dell attività di progettazione, oggetto della valutazione finale, saranno: un dataset video per re-identification di persone usando il sensore RGB-D; il codice sorgente che realizza le funzionalità definite nelle specifiche di progetto; una relazione scritta in lingua inglese contenente: la descrizione dei processi di analisi e progettazione nelle fasi salienti; una discussione critica sui risultati ottenuti; i possibili sviluppi futuri. 8

10 Obiettivi didattici del progetto Il progetto ha lo scopo di consentire la valutazione delle competenze acquisite dello studente relativamente a: progettazione di un dataset; uso del linguaggio C/C++ o Python; utilizzo delle librerie software per l analisi delle immagini; utilizzo di strumenti software per lo sviluppo del codice. La valutazione del risultato prodotto si baserà sui seguenti parametri: aderenza del progetto sviluppato alle specifiche date; completezza della rappresentazione dei dati e delle funzionalità implementate; corretta utilizzazione delle tecniche di progetto definite nel corso; completezza e chiarezza della documentazione. 9

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