Abstrakt. Detta dokument presenterar en ny probabilistisk strategi för att integrera flera ledtrådar i visuell spårning. Vi utför spårning i olika riktningar genom att interagera processer. Varje process representeras av en dold Markov-modell, och dessa parallella processer arrangeras i en kedjetopologi. Den resulterande länkade dolda Markov modeller tillåter naturligtvis användning av partikelfilter och trosförökning i en enhetlig ram. I synnerhet är ett mål spåras i varje kö av ett partikelfilter, och partikelfiltren i olika köer interagerar via ett meddelande passerar schema. Den allmänna ramen för vår strategi möjliggör en skräddarsydd kombination av olika förutsättningar i olika situationer, vilket är önskvärt ur genomförandesynpunkt. Våra exempel integrerar selektivt fyra visuella signaler inklusive färg, kanter, rörelse och konturer. Vi visar empiriskt att ordern på signalerna är nästan meningslös, och att vår strategi är överlägsen andra tillvägagångssätt som Independent Integration och Hierarchical Integration i termer av flexibilitet och robusthet.
I REF föreslås en visuell spårningsmetod baserad på en kopplad dold Markov-modell för att kombinera partikelfilter och visuella signaler.
A Probabilistic Approach to Integrating Multiple Cues in Visual Tracking
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}