Vi föreslår ett system för objektdetektering som använder platser för spårade lågnivåfunktionspunkter som ingång, och producerar en uppsättning oberoende sammanhängande rörelseregioner som utgång. När ett objekt rör sig, spårade funktionspunkter på det spänner över en sammanhängande 3D-region i den rymd-tid volym som definieras av videon. I fallet med flera objekt rörelse, många möjliga sammanhängande rörelse regioner kan konstrueras runt uppsättningen av alla funktioner punkt spår. Vår strategi är att identifiera alla möjliga sammanhängande rörelseregioner, och extrahera den delmängd som maximerar en övergripande sannolikhetsfunktion samtidigt tilldela varje punkt spår till högst en rörelse region. Vi löser problemet med att hitta den bästa uppsättningen sammanhängande rörelseregioner med en enkel girig algoritm, och visar att vår strategi producerar semantiskt korrekta upptäckter och räknar liknande objekt som rör sig genom trånga scener.
Cheriyadat m.fl. Ref har föreslagit ett system för att upptäcka objekt baserat på sammanhängande rörelseområdesdetektering för att räkna och lokalisera objekt i närvaro av hög objekttäthet och interobjektiska ocklusioner.
Detecting multiple moving objects in crowded environments with coherent motion regions
{'venue': '2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}