Multi-objekt spårning har nyligen kontaktats med min-kostnads nätverksflöde optimering tekniker. Sådana metoder löser samtidigt flera objekt spår i en video och aktivera modellering av beroenden bland spår. Metoder för minkostnadsnätverksflöde passar också bra inom paradigmet "tracking-by-detection" där objektbanor erhålls genom att ansluta per-frame-utgångar av en objektdetektor. Objektdetektorer misslyckas dock ofta på grund av ocklusioner och röror i videon. För att klara av sådana situationer föreslår vi att man lägger samman kostnaderna för minkostnadsnätets flöde. Medan heltal lösningar på ett sådant problem blir NP-hård, vi utforma en konvex avslappning lösning med en effektiv avrundning heuristic som empiriskt ger certifikat av liten suboptimalitet. Vi utvärderar två olika typer av pairwise kostnader och demonstrerar förbättringar över de senaste spårningsmetoderna i verkliga videosekvenser.
Visesh Chari m.fl. föreslås REF 2015 för att lägga till parvisa kostnader till ramen för minkostnadsnätverksflödet och utforma en konvex avslappningslösning med en effektiv avrundning heuristisk som empiriskt ger certifikat för liten suboptimalitet.
On pairwise costs for network flow multi-object tracking
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}