I detta dokument föreslås ett enhetligt hierarkiskt tillvägagångssätt i tre skikt för att lösa spårningsproblem i en rad icke-överlappande kameror. Med tanke på en video och en uppsättning upptäckter (som erhålls av någon person detektor), vi först lösa inom-kamera spårning med hjälp av de två första skikten av vårt ramverk och sedan, i det tredje skiktet, vi lösa cross-camera spårning genom att ansluta spår av samma person i alla kameror samtidigt. För att bäst tjäna vårt syfte föreslår vi snabbkonstruerad dominerande set clustering (FCDSC), en ny metod som är flera storleksordningar snabbare (nära realtid) än befintliga metoder. FCDSC är en parameteriserad familj av quadratic program som generaliserar standard quadratic optimering problem. I vår metod bygger vi först en graf där noder av grafen representerar korta spår, spår och spår i det första, andra och tredje lagret av ramen, respektive. Kantvikterna återspeglar likheten mellan noderna. FCDSC tar som ingång en begränsad uppsättning, en delmängd av noder från grafen som måste ingå i den extraherade kluster. Med tanke på en begränsad uppsättning genererar FCDSC kompakta kluster genom att välja noder från grafen som är mycket lika varandra och med element i den begränsade uppsättningen. Vi har testat detta tillvägagångssätt på en mycket stor och utmanande datauppsättning (nämligen MOT challenge DukeMTMC) och visar att det föreslagna ramverket överträffar de toppmoderna tillvägagångssätten. Även om huvudinriktningen i detta dokument är på flermålsspårning i icke-överlappande kameror, kan det föreslagna tillvägagångssättet också tillämpas för att lösa problemet med videobaserad personidentifiering. Vi visar att när omidentifieringsproblemet formuleras som ett klusterproblem kan FCDSC användas tillsammans med toppmoderna videobaserade omidentifieringsalgoritmer för att öka deras redan goda prestationer. Våra experiment visar den allmänna tillämpligheten av den föreslagna ramen för multi-mål multi-camera spårning och person om-identifiering uppgifter.
Y.T. Tesfaye m.fl. REF föreslog en begränsad dominerande uppsättning kluster (CDSC) baserad ram som använder en tre lager hierarkisk strategi, där SCT problem löses med hjälp av de första två skikten, och senare i det tredje skiktet MCT problem lösas genom att slå samman spår av samma person över olika kameror.
Multi-target Tracking in Multiple Non-overlapping Cameras Using Fast-Constrained Dominant Sets
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}