Abstract-I detta dokument, föreslår vi en multi-nivå samarbete fusion strategi för att ta itu med online-multiple human tracking problem i en Gaussian blandning sannolikhetshypotes densitet (GM-PHD) filterram. Den föreslagna fusionsmetoden består huvudsakligen av tre steg. För det första integrerar vi två mänskliga detektorer med olika egenskaper (helkropps- och kroppsdelar) och undersöker deras kompletterande fördelar för att spåra flera mål. För varje detektordomän föreslår vi sedan en ny diskriminerande korrelationsmatchningsmodell och sammansmälter den med spatiotemporell information för att ta itu med tvetydig identitetsassociation i GM-PHD-filtret. Slutligen utvecklar vi ett robust fusionscenter med virtuella och verkliga zoner för att fatta ett globalt beslut baserat på preliminära kandidatmål som genereras av varje detektor. Detta centrum minskar också känsligheten för missade upptäckter i den generaliserade kovarianskorsningsfusionsprocessen, vilket förbättrar fusionsprestandan och spårningskonsistensen. Experiment på MOTChallenge Benchmark visar att den föreslagna metoden uppnår bättre prestanda jämfört med andra toppmoderna RFS-baserade spårningsmetoder. Index Terms-Multiple human tracking, GM-PHD filter, datafusion.
I REF förutsägs objektposition i ett Gaussian Blandning Sannolikhet Hypothesis Density (GM-PHD) filter som används med en storleksbaserad lokaliseringsmått i diskriminativ korrelation baserad utseendekostnadsberäkning.
Multi-Level Cooperative Fusion of GM-PHD Filters for Online Multiple Human Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}