I detta dokument föreslås nya algoritmer som använder nätverksflöde och set-cover tekniker för att utföra ocklusion resonemang för ett stort antal små, rörliga objekt i enstaka eller flera vyer. Vi utformade ett banlänkande ramverk för resonemang om kortvariga och långsiktiga ocklusioner. Vi introducerar en två-stegs nätverksflöde process för att automatiskt konstruera en "track graf" som beskriver spåret sammanslagning och delning händelser som orsakas av ocklusion. För att förklara kortsiktiga ocklusioner, när lokal information är tillräcklig för att särskilja objekt, process länkar bana segment genom en serie av optimala bipartit-graf matcher. För att lösa långsiktiga ocklusioner, när global information behövs för att karakterisera objekt, beräknar länkningsprocessen en logaritmisk approximation lösning till det inställda omslaget problem. Om det finns flera vyer, bygger vår metod en spårdiagram, oberoende för varje vy, och länkar sedan samtidigt spårsegment från varje graf, lösa ett gemensamt set omslag problem för vilka en logaritmisk approximation också finns. Genom experiment på olika dataset, visar vi att våra föreslagna linjära och heltal optimering tekniker gör spåret grafen ett särskilt användbart verktyg för att spåra stora grupper av individer i bilder.
Wu och Al. I Ref föreslogs en tvåstegs ram för nätverksflöde för att länka spår som avbrutits av ocklusioner.
Efficient track linking methods for track graphs using network-flow and set-cover techniques
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}