Abstract Visionbaserade spårningssystem för övervakning och rörelsefångst bygger på en uppsättning kameror för att känna miljön. Den exakta placeringen eller konfigurationen av dessa kameror kan ha en djupgående inverkan på kvaliteten på spårning som är möjlig. Även om flera faktorer bidrar, ocklusion på grund av flytta objekt inom själva scenen är ofta den dominerande källan till spårning fel. Detta arbete introducerar ett konfigurationskvalitetsmått baserat på sannolikheten för dynamisk ocklusion. Eftersom den exakta geometrin av ockluders inte kan vara känd a priori, använder vi en probabilistisk modell av ocklusion. Denna modell utvärderas i stor utsträckning experimentellt med hjälp av hundratals olika kamerakonfigurationer och visade sig korrelera mycket nära med den faktiska sannolikheten för funktionsocklusion.
Chen & Davis REF utvecklade en probabilistisk modell av ocklusion.
An occlusion metric for selecting robust camera configurations
{'venue': 'Machine Vision and Applications', 'journal': 'Machine Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}