Vi presenterar en metod för objektspårning så att exakt objektform kan erhållas. Till skillnad från tidigare spårningsmetoder som bygger på bildsegmentering (genom att separera förgrunds- och bakgrundsstatistik), som är begränsade till ren bakgrund och enkelt utseende av objektet, och spårning genom detektionsmetoder som har komplexa utseende modeller men förenklade modeller av form, spårar vi genom att identifiera stationär statistik över både utseende och form över tid, och därför få exakt form i komplexa föränderliga bakgrunder. Vår metod är en adaptiv mall matchningsschema som gäller för objekt med stora deformationer och artikulation samt en kamera som rör sig och ändrar synvinkel i förhållande till objektet. Den viktiga aspekt som måste behandlas i en sådan mall matchning schema är att formen av det projicerade objektet in i avbildning planet snabbt förändras från den komplexa bilden framkallade omvandling på grund av 3D articulation och deformation, synvinkel förändring, ocklusioner och disocclusions av objektet på grund av synvinkeln förändring, och självocklusioner och själv-disocclusions på grund av articulation. Vi tillhandahåller grunderna för att förstå ocklusioner och disocclusions av objektet, en modell av formen och utseendet av det projicerade objektet i tid med hänsyn till ocklusion fenomen, och en beräkningsalgoritm för att få den exakta formen av objektet. Vi illustrerar idéerna om utmanande videosekvenser och får toppmoderna resultat.
I REF, objekt spåras genom att identifiera stationär statistik över både utseende och form över tid.
Modeling Shape, Appearance and Self-Occlusions for Articulated Object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}