Objektspårning bygger vanligtvis på en dynamisk modell för att förutsäga objektets plats från dess tidigare bana. I trånga scenarier är en stark dynamisk modell särskilt viktig, eftersom mer exakta förutsägelser möjliggör mindre sökregioner, vilket i hög grad förenklar dataföreningen. Traditionella dynamiska modeller förutsäger platsen för varje mål enbart baserat på sin egen historik, utan att ta hänsyn till de återstående scenobjekten. Kollisioner löses bara när de inträffar. Ett sådant tillvägagångssätt ignorerar viktiga aspekter av mänskligt beteende: människor drivs av sin framtida destination, tar hänsyn till sin omgivning, förutser kollisioner och justerar sina banor på ett tidigt stadium för att undvika dem. I detta arbete introducerar vi en modell av dynamiskt socialt beteende, inspirerad av modeller som utvecklats för publiksimulering. Modellen tränas med videoinspelningar från fågelögonblick på hektiska platser och tillämpas som rörelsemodell för multipersoners spårning från en fordonsmonterad kamera. Experiment på verkliga sekvenser visar att redovisning av sociala interaktioner och scenkunskap förbättrar spårningsprestanda, särskilt under ocklusioner.
REF introducerar en dynamisk modell för mänsklig bana förutsägelse i en crowd scen genom att modellera inte bara historiens bana utan också den omgivande miljön.
You'll never walk alone: Modeling social behavior for multi-target tracking
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}