Abstrakt. Flera personer spårning består i att upptäcka försökspersonerna vid varje ram och matcha dessa upptäckter för att erhålla fullständiga banor. I halvfolkade miljöer, fotgängare ofta ockludera varandra, vilket gör spårning en utmanande uppgift. Spårningsmetoder fungerar oftast med antagandet att varje fotgängare rör sig oberoende ovetande om föremålen eller de andra fotgängare runt den. Men i den verkliga världen är det tydligt att fotgängare försöker undvika kollisioner, hålla sig nära vänner eller undvika statiska hinder. I detta dokument presenterar vi en strategi som inkluderar samspelet mellan fotgängare på två sätt: för det första, inklusive sociala och gruppering beteende som en fysisk modell inom spårningssystemet, och för det andra, med hjälp av ett globalt optimeringssystem som tar hänsyn till alla banor och alla ramar för att lösa problemet data association. Resultaten presenteras på tre utmanande allmänt tillgängliga dataset, som visar vår metod överträffar toppmoderna spårningssystem. Vi gör också en grundlig analys av effekten av parametrarna för den föreslagna spåraren samt dess robusthet mot buller, avvikelser och saknade data.
Leal-Taixé m.fl. REF använde ett socialt och grupperingsbeteende som en fysisk modell i sitt spårningssystem.
Exploiting pedestrian interaction via global optimization and social behaviors
{'venue': 'Theoretical Foundations of Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}