Abstract-I detta dokument föreslår vi en strategi för att spåra ett objekt av intresse baserat på 3-D-intervall data. Vi använder partikelfiltrering och aktiva konturer för att samtidigt uppskatta objektets globala rörelse och dess lokala deformationer. Den föreslagna algoritmen utnyttjar räckviddsinformation för att hantera den utmanande (men vanliga) situation där det spårade objektet försvinner från bilddomänen helt och hållet och återkommer senare. För att lösa detta problem föreslås en metod som bygger på principiell komponentanalys (PCA) av forminformation. I den föreslagna metoden, om målet försvinner ur ramen, form likhet energi används för att upptäcka mål kandidater som matchar en mall form lärt online från tidigare observerade ramar. Därför behöver vi ingen förhandskunskap om målets form. Experimentella resultat visar den praktiska tillämpligheten och robustheten av den föreslagna algoritmen i realistiska spårningsscenarier.
Partikelfiltrering, som är en av de vanligaste metoderna i objektspårning, används i REF med aktiva konturer för att uppskatta den globala rörelsen av objekt i att spåra rörliga fordon baserat på 3D-intervalldata.
Object Tracking and Target Reacquisition Based on 3-D Range Data for Moving Vehicles
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}