I detta dokument behandlas problemet med samtidig spårning av flera mål i en video. Vi applicerar först objektdetektorer på varje videoram. Par av detektion svar från varannan på varandra följande ramar används sedan för att bygga en graf av tracklets. Grafen hjälper transitivt länka de bästa matchande spår som inte kränker hårda och mjuka kontextuella begränsningar mellan de resulterande spåren. Vi bevisar att detta data association problem kan formuleras som att hitta maximal vikt oberoende uppsättning (MWIS) av grafen. Vi presenterar en ny, polynom-tid MWIS algoritm, och visar att det konvergerar till en optimal. Likhet och kontextuella begränsningar mellan objektdetektioner, som används för databindning, lärs online från objektets utseende och rörelseegenskaper. Långsiktiga ocklusioner hanteras genom att man iterativt upprepar MWIS för att hierarkiskt slå samman mindre spår till längre. Våra resultat visar på fördelar med att samtidigt redovisa mjuka och hårda kontextuella begränsningar i multimålspårning. Vi överträffar toppmodernheten på referensdataseten.
I REF, maximal vikt oberoende uppsättning presenteras för att lösa data associering i flera objekt spårning.
Multiobject tracking as maximum weight independent set
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}