Flera objektspårning har nyligen formulerats som ett globalt optimeringsproblem, och lösts effektivt med optimala metoder som den ungerska algoritmen. En allvarlig begränsning är oförmågan att modellera flera objekt som slås samman till en enda mätning, och spåra dem som en grupp, samtidigt behålla optimalitet. Detta arbete presenterar en ny grafstruktur som kodar dessa multi-match händelser som standard one-to-one matchningar, vilket gör det möjligt att beräkna lösningen i polynom tid. Eftersom identiteter går förlorade när objekt slås samman, presenteras också en effektiv metod för att identifiera grupper, som ett flödescirkulationsproblem. Problemet med att spåra enskilda objekt över grupper framställs sedan som en standard optimal uppgift. Experiment visar ökad prestanda på PETS 2006 och 2009 datauppsättningar jämfört med state-of-the-art algoritmer.
En grafstruktur som kodar flera matchhändelser som standard en till en presenterades av REF.
Globally optimal solution to multi-object tracking with merged measurements
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}