Detta dokument presenterar en skalbar lösning på problemet med att spåra objekt över rumsligt åtskilda, okalibrerade kameror med icke överlappande synfält. Tillvägagångssättet bygger på de tre färgerna, den relativa storleken och rörelserna mellan kamerorna för att beskriva förhållandet mellan föremålen mellan kamerorna. Detta förhållande väger observationsannolikheten för att korrelera eller spåra föremål mellan kameror. Enbart varje enskild signal har dålig prestanda, men när den slås ihop får man en stor ökning av noggrannheten. Till skillnad från tidigare arbete, använder detta papper en inkrementell teknik för att lära. De tre signalerna lärs parallellt och blandas sedan ihop för att spåra objekt över de rumsligt åtskilda kamerorna. Färgen utseende kö gradvis kalibreras genom omvandling matriser, medan probabilistiska länkar, modellera ett objekts avgränsande låda, mellan kameror representerar objektets relativa storlek. Probabilistiska förbindelser mellan in- och utfartsområden på kameror ger signalen för rörelse. Tillvägagångssättet kräver ingen förfärgs- eller miljökalibrering och använder inte satsvis bearbetning. Det fungerar helt oövervakat, och kan bli mer exakt med tiden som nya bevis ackumuleras.
I REF rekommenderades en skalbar lösning på problemet med att spåra objekt över rumsligt åtskilda, okalibrerade kameror med icke-överlappande synfält.
Incremental, scalable tracking of objects inter camera
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}