Nyligen uppnådde Kernelized Correlation Filters Tracker (KCF) konkurrenskraftig prestanda och robusthet i visuell objektspårning. Å andra sidan, visuella spårare används normalt inte i flera objekt spårning. I den här artikeln undersöker vi hur en robust visuell spårare som KCF kan förbättra flera objektspårning. Eftersom KCF är en snabbspårare kan många KCF användas parallellt och ändå resultera i snabbspårning. Vi byggde ett flera objekt spårningssystem baserat på KCF och bakgrund subtraktion. Bakgrund subtraktion tillämpas för att extrahera rörliga objekt och få sin skala och storlek i kombination med KCF-utgångar, medan KCF används för databindning och för att hantera fragmenterings- och ocklusionsproblem. Som ett resultat, KCF och bakgrund subtraktion hjälper varandra att ta spårningsbeslut vid varje ram. Ibland är KCF-utgångar de mest tillförlitliga (t.ex. under ocklusion), medan det i vissa andra fall är bakgrunden subtraktion utgångar. För att validera vårt systems effektivitet testades algoritmen på fyra stadstrafikvideor från ett standarddataset. Resultaten visar att vår metod är konkurrenskraftig med toppmoderna trackers även om vi använder en mycket enklare data association steg.
I Yang m.fl. REF, bakgrund subtraktion upptäckter kombinerades med kärnoriserade korrelationsfilter (KCF) för att lösa MOT-problemet i stadstrafik scener.
Multiple Object Tracking with Kernelized Correlation Filters in Urban Mixed Traffic
{'venue': '2017 14th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'journal': '2017 14th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}