Abstrakt. Visuell spårning kan behandlas som ett parameteruppskattningsproblem som leder till måltillstånd baserat på bildobservationer från videosekvenser. En rikare målrepresentation kan medföra bättre chanser till framgångsrik spårning i belamrade och dynamiska miljöer, och därmed öka robustheten. Rikare representationer kan konstrueras genom att antingen ange en detaljerad modell av en enda kö eller kombinera en uppsättning grova modeller av flera ledtrådar. Båda tillvägagångssätten ökar dimensionaliteten i statsrymden, vilket resulterar i en dramatisk ökning av beräkningen. För att undersöka integrationen av grova modeller från flera håll och för att utforska beräkningseffektiva algoritmer, formulerar detta dokument problemet med flera cue integration och spårning i en probabilistisk ram baserad på en faktoriserad grafisk modell. Strukturerad variationsanalys av en sådan grafisk modell factorizes olika modaliteter och föreslår en co-inference process bland dessa modaliteter. Baserat på betydelsen provtagningsteknik, föreslås en sekventiell Monte Carlo algoritm för att ge en effektiv simulering och approximation av myntferencing av flera ledtrådar. Denna algoritm körs i realtid vid cirka 30 Hz. Våra omfattande experiment visar att den föreslagna algoritmen presterar robust i ett stort antal olika spårningsscenarier. Det tillvägagångssätt som presenteras i detta dokument har potential att lösa andra problem, inklusive problem med sensorfusion.
Wu och Huang REF formulerade problemet med att integrera flera ledtrådar för robust spårning som probabilistic inference problem av en faktoriserad grafisk modell.
Robust Visual Tracking by Integrating Multiple Cues Based on Co-Inference Learning
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}