論文の概要: Detection of Customer Interested Garments in Surveillance Video using Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00442v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 10:39:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:09.700043
• Title: Detection of Customer Interested Garments in Surveillance Video using Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いた監視映像における客の関心のある衣服の検出
• Authors: Earnest Paul Ijjina, Aniruddha Srinivas Joshi, Goutham Kanahasabai,
• Abstract要約: 本稿では,映像監視を通じてこの問題に対処するコンピュータビジョンベースのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,ビデオフレームに存在する前景を特定するために,ガウシアン背景抽出アルゴリズムの混合を用いている。 このフレームワークは、衣料品店のCCTVビデオからなるデータセット上でテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: One of the basic requirements of humans is clothing and this approach aims to identify the garments selected by customer during shopping, from surveillance video. The existing approaches to detect garments were developed on western wear using datasets of western clothing. They do not address Indian garments due to the increased complexity. In this work, we propose a computer vision based framework to address this problem through video surveillance. The proposed framework uses the Mixture of Gaussians background subtraction algorithm to identify the foreground present in a video frame. The visual information present in this foreground is analysed using computer vision techniques such as image segmentation to detect the various garments, the customer is interested in. The framework was tested on a dataset, that comprises of CCTV videos from a garments store. When presented with raw surveillance footage, the proposed framework demonstrated its effectiveness in detecting the interest of customer in choosing their garments by achieving a high precision and recall.
• Abstract（参考訳）: 人間の基本的要件の1つは衣料であり、本手法は、客がショッピング中に選択した衣服を、監視ビデオから識別することを目的としている。 既存の洋服検出手法は洋服のデータセットを用いて洋服に開発された。 彼らは複雑さが増すため、インドの衣服には対処しない。 本研究では,映像監視によってこの問題に対処するコンピュータビジョンベースのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,ビデオフレームに存在する前景を特定するために,ガウシアン背景抽出アルゴリズムの混合を用いている。 このフォアグラウンドに存在する視覚情報は、イメージセグメンテーションなどのコンピュータビジョン技術を用いて分析され、顧客が興味を持っている様々な衣服を検出する。 このフレームワークは、衣料品店のCCTVビデオからなるデータセット上でテストされた。 生の監視映像を提示すると,高精度なリコールを行うことで,客の着物選択に対する関心を検出する効果が示された。

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