Abstract-We introducerar BM 3 E, en villkorlig Bayesian Blandning av experter Markov Modell, som uppnår konsekvent probabilistiska uppskattningar för diskriminativ visuell spårning. Modellen gäller problem med tidsmässig och osäker inferens och representerar den outforskade bottom-up motsvarigheten av genomträngande generativa modeller som uppskattas med Kalman filtrering eller partikelfiltrering. Istället för att invertera en icke-linjär generativ observationsmodell vid körtid, lär vi oss att gemensamt förutsäga komplexa tillståndsfördelningar direkt från deskriptorer som kodar bildobservationer (vanligtvis, bag-of-feature globala bildhistogram eller deskriptorer som beräknas över regelbundna rumsliga rutnät). Dessa är integrerade i en villkorad grafisk modell för att upprätthålla tidsmässig smidighet och möjliggöra en principiell hantering av osäkerhet. Algoritmerna kombinerar sparhet, blandningsmodellering och ickelinjär dimensionsreduktion för effektiv beräkning i högdimensionella kontinuerliga tillståndsutrymmen. Det kombinerade systemet självinitierar automatiskt och återhämtar sig från fel. Forskningen har tre bidrag: 1) vi fastställer reglerna för täthetsutbredning för särskiljande inferens i kontinuerliga, temporalkedjemodeller, 2) vi föreslår flexibla övervakade och oövervakade algoritmer för att lära sig feed-forward, multivärderade kontextuella kartläggningar (multimodala tillståndsfördelningar) baserade på kompakt, villkorlig Bayesian blandning av experter modeller, och 3) vi validerar ramverket empiriskt för rekonstruktion av 3D mänskliga rörelser i monokulära videosekvenser. Våra tester på både verkliga och rörelse-fånga-baserade sekvenser visar betydande prestandavinster med avseende på konkurrerande närmaste granne, regression, och strukturerade förutsägelser metoder.
Sminchisescu m.fl. REF använder "expertblandning" för visuell spårning.
BM³E : Discriminative Density Propagation for Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}