Abstrakt. Detta dokument presenterar en robust multi-klass multi-objekt spårning (MCMOT) formulerad av en Bayesian filtrering ram. Multiobject-spårning för obegränsade objektklasser utförs genom att kombinera detektionssvar och bytespunktsdetekteringsalgoritm (CPD). CPD-modellen används för att observera abrupta eller onormala förändringar på grund av en drift och en ocklusion baserad spatiotemporala egenskaper spårtillstånd. Ensemblen av convolutional neural network (CNN)-baserad objektdetektor och Lucas-Kanede Tracker (KLT)-baserad rörelsedetektor används för att beräkna sannolikheten för förgrundsregioner som detektionssvar för olika objektklasser. Omfattande experiment utförs med hjälp av nyligen införda utmanande referensvideor; ImageNet VID och MOT-riktmärke dataset. Jämförelsen med den senaste tekniken för videospårning visar mycket uppmuntrande resultat.
Lee och Al. REF presenterar en multi-objekt tracker baserad på en Bayesian Filtering ram.
Multi-Class Multi-Object Tracking using Changing Point Detection
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}