ABSTRACT Ett förbättrat sekventiellt Monte Carlo sannolikhetshypotestäthet (PHD) filterbaserat multiple human tracking system presenteras. Det föreslagna systemet utnyttjar huvudsakligen två begrepp: en ny adaptiv gating teknik och en online gruppstrukturerad ordbok lärande strategi. Konventionella PHD-filtreringsmetoder förinställer målfödelseintensiteten och gatingtröskeln för att välja verkliga observationer för PHD-uppdateringen. Detta ger ofta ineffektivitet i falska positiva och missade upptäckter i en belamrad miljö. För att ta itu med denna fråga föreslås en mätbaserad mekanism baserad på en ny adaptiv gatingmetod för att på ett adaptivt sätt uppdatera gatingstorlekarna. Detta ger ett korrekt tillvägagångssätt för att skilja mellan överlevnads- och restmätningar genom att minska röran. Dessutom används online gruppstrukturerad ordlista lärande med en maximal röstningsmetod för att på ett robust sätt uppskatta mål födelseintensiteten. Det gör det möjligt att automatiskt upptäcka de nyfödda målen från bullriga sensormätningar. För att förbättra anpassningsförmågan hos vårt gruppstrukturerade lexikon till utseende- och belysningsförändringar använder vi den simultant kodordsoptimeringsalgoritmen för lexikonets uppdateringsfas. Experimentella resultat visar vår föreslagna metod uppnår bästa prestanda bland toppmoderna slumpmässiga finita uppsättning-baserade metoder, och den näst bästa online tracker rankas på topplistan för senaste MOT17 utmaning. INDEX TERMS Flera mänskliga spårning, SMC-PHD filter, adaptiv gating, gruppstrukturerad sparhet, födelseintensitet uppskattning, ordbok inlärning.
Z. Fu m.fl. REF antog en adaptiv gating teknik och en online gruppstrukturerad ordbok (utseende) lärande strategi i GMPHD-filtret.
Particle PHD Filter Based Multiple Human Tracking Using Online Group-Structured Dictionary Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}