Detta dokument tar upp problemet med multi-mål spårning i trånga scener från en enda kamera. Vi föreslår en algoritm för att lära sig discriminativa utseendemodeller för olika mål. Dessa utseende modeller är baserade på covarians deskriptor extraherad från traillets ges av en kortsiktig spårning algoritm. Kortsiktig spårning bygger på objektdeskriptorer stämda av en controller som klarar kontextvariationer över tid. Vi kopplar samman spåren med hjälp av diskriminativ analys på ett Riemannskt grenrör. Vår utvärdering visar att genom att tillämpa denna diskriminativa analys kan vi minska falsklarm och identitetsbrytare, inte bara för spårning i en enda kamera utan också för matchande objektutseenden mellan icke-överlappande kameror.
På liknande sätt, Bak et al. REF föreslog en två-nivå associationsalgoritm där spår är kopplade genom att använda diskriminerande analys på ett Riemannian grenrör.
Multi-target tracking by discriminative analysis on Riemannian manifold
{'venue': '2012 19th IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2012 19th IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}