Abstrakt. Databindning är en viktig komponent i alla mänskliga spårningssystem. Majoriteten av nuvarande metoder, såsom bipartit matchning, införliva en begränsad tid-lokalitet av sekvensen i data association problem, vilket gör dem i sig benägna att IDswitches och svårigheter som orsakas av långvarig ocklusion, belamrade bakgrund, och trånga scener. Vi föreslår en strategi för dataförening som omfattar både rörelse och utseende på ett globalt sätt. Till skillnad från begränsade tids-lokalitet metoder som införlivar några ramar i data association problem, vi införliva hela tidsrymden och lösa problemet data association för ett objekt i taget, samtidigt implicit införliva resten av objekten. För att uppnå detta använder vi Generalized Minimum Clique Graphs för att lösa optimeringsproblemen i vår dataföreningsmetod. Vår föreslagna metod ger ett bättre formulerat tillvägagångssätt för databindning som stöds av våra överlägsna resultat. Experiment visar den föreslagna metoden gör betydande förbättringar i spårning i de olika sekvenser av
Generalized Minimum Clique Graph Ref behandlar detektion association som att hitta minsta klick i en motsvarande graf.
GMCP-Tracker: Global Multi-object Tracking Using Generalized Minimum Clique Graphs
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}