Efficient Multitarget Visual Tracking Using Random Finite Sets

We propose a filtering framework for multitarget tracking that is based on the probability hypothesis density (PHD) filter and data association using graph matching. This framework can be combined with any object detectors that generate positional and dimensional information of objects of interest....

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on circuits and systems for video technology Ročník 18; číslo 8; s. 1016 - 1027
Hlavní autoři:	Maggio, E., Taj, M., Cavallaro, A.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.08.2008 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Bayesian methods Detectors Filtering Layout Matched filters Monte Carlo Nonlinear filters Object detection Particle filters probability hypothesis density (PHD) filter Studies surveillance Target tracking tracking Video surveillance Surveillance Monte Carlo tracking PHD filter
ISSN:	1051-8215, 1558-2205
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!