Multi-Object Tracking Using Common Eigenvalues and the Short Minimum Clique Problem
محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 757
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICESCON03_311
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
چکیده مقاله:
Data association is the main part of many multi-object tracking (MOT) methods and is inherently prone to problems such as ID-switches and difficulties caused by long-term occlusion, cluttered background, and crowded scenes. In this paper, data association is formulated as a Short Minimum Clique Problem (SMCP). Using three consecutive frames, three clusters are created where each clique between these clusters is a tracklet (partial trajectory) of a person. For this purpose, a fast and simple method is proposed for creating cliques by pruning the extra edges between clusters. For edge weights, color histogram similarities and common eigenvalues of bounding boxes of people are used. Moreover for occlusion handling a trustable and fast method is applied. By saving the color histograms of people, the occlusion handling is done. The tracker is evaluated on five challenging sequences of TUD-Crossing, TUD-Stadtmitte, PET 2009, ETH SUNNYDAY and Parking Lot 1 and then compared to state-of-the-art methods where promising results are obtained.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Pourya Jafarzadeh
Affiliation: MSc student, University of Isfahan
Bijan Shoushtarian
Affiliation: Assistant Professor, University of Isfahan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :