Flera objekt spårning fortfarande är ett svårt problem på grund av utseende variationer och ocklusioner av målen eller detektion misslyckanden. Med hjälp av sofistikerade utseende modeller eller utföra data association över flera ramar är två vanliga metoder som leder till vinst i prestanda. Inspirerad av framgången med glesa representationer i Single Object Tracking, föreslår vi att formulera multi-frame data association steg som ett energiminimeringsproblem, utforma en energi som effektivt utnyttjar glesa representationer av alla upptäckter. Dessutom föreslår vi att man använder sig av en strukturerad, gleshetsinducerande norm för att beräkna representationer som är mer anpassade till spårningssammanhanget. Vi utför omfattande experiment för att visa effektiviteten av den föreslagna formuleringen, och utvärdera vår strategi på två offentliga auktoritativa riktmärken för att jämföra den med flera state-of-the-art metoder.
Fagot-Bouquet m.fl. REF introducerar glesa representationer i multi-frame data association för att få MOT prestanda.
Improving Multi-frame Data Association with Sparse Representations for Robust Near-online Multi-object Tracking
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}