Abstract-This paper hävdar att spårning, objektdetektering och modell byggnad är alla liknande aktiviteter. Vi beskriver ett helautomatiskt system som bygger 2D ledade modeller som kallas bildstrukturer från videor av djur. Den lärda modellen kan användas för att upptäcka djuret i den ursprungliga videon-i denna mening, systemet kan ses som en generaliserad tracker (ett som kan modellera objekt medan du följer dem). Den lärda modellen kan matchas med ett visuellt bibliotek; här kan systemet ses som en videoigenkänningsalgoritm. Den lärda modellen kan också användas för att upptäcka djuret i nya bilder-i detta fall kan systemet ses som en metod för att lära modeller för objektigenkänning. Vi finner att vi avsevärt kan förbättra bildstrukturerna genom att utöka dem med en discriminativ texturmodell som lärs ut från ett texturbibliotek. Vi utvecklar en ny texturdeskriptor som överträffar state-of-the-art för djur texturer. Vi demonstrerar hela systemet på riktiga videosekvenser av tre olika djur. Vi visar att vi automatiskt kan spåra och identifiera det givna djuret. Vi använder de lärda modellerna för att känna igen djur från två datauppsättningar; bilder tagna av professionella fotografer från Corel-samlingen och diverse bilder från webben returnerade av Google. Vi visar ganska bra resultat på båda datamängderna. Jämför våra resultat med enkla baslinjer visar vi att vi, för Google-uppsättningen, kan upptäcka, lokalisera och återställa delar articulations från en samling bevisligen svårt för objektigenkänning.
Ett intressant tillvägagångssätt för att upptäcka och spåra djur föreslås i REF.
Building models of animals from video
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}