Particle Filter-Based Object Tracking Using Adaptive Histogram

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,552

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP07_140

تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391

چکیده مقاله:

Object tracking is a difficult and primary task inmany video processing applications. Because of the diversity ofvarious video processing tasks, there exists no optimum methodthat can perform properly for all applications. Histogram-basedparticle filtering is one of the most successfu1 object trackingmethods. However, for dealing with visual tracking in realworld conditions (such as changes in illumination and pose) isstill a challenging task. In this paper, we have proposed acolor-based adaptive histogram particle filtering method thatcan update the target model. We have used the Bhattacharyyacoefficients to measure the likelihood between two colorhistograms. Our experimental results show that the proposedmethod is robust against partial occlusion, rotation, scaling,object deformation, and changes in illumination and pose. It isalso fast enough to be used in real-time applications.

نویسندگان

M. Fotouhi

Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran

A. R. Gholami

Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran

S. Kasaei

Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran

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 :
  • _ _ Intelligence, 25(5):564-577, May 2003. ...
  • Z. Zivkovic and B. Kr ose, _ EM-like algorithm for ...
  • _ _ _ Conference., Nottingham, U.K., Sep 1999, pp. 564-573. ...
  • M. Lucena, M., J.M. Fuertes and N.P. de la Blanca ...
  • _ _ _ _ multi-feature 2007, pp.1348-1359. ...
  • Tat-Jen Cham and J. M. Rehg _ multiple hypothesis approach ...
  • _ _ _ Industrial _ Information Systems (IIS), 2009. PP ...
  • T. M. Chen, R.C. Luo and T. H. Hsiao , ...
  • P. Perez, J. vermaak, and A. Blake, "Data fusion for ...
  • M.Z. Islam, C.M. Oh and C. W. Lee, "Real time ...
  • . Ma, C. Han and Y. Chen, "Efficient visua tracking ...
  • T. H. Wang, J.Y. Chang and L. G. Chen; , ...
  • K. Nummiaro, E. Koller-Meier, and L.Van Goo1 "Object tracking ...
  • X. Li and N. Zheng, _ Adaptive target color model ...
  • A. Jacquot, P. Sturm andO. Ruch, "Adaptive tracking of non-rigid ...
  • http :/groups.inf.d. ac _ uk/vision/b ehaved ata/interactions 1 8000- 23700.avi ...
  • نمایش کامل مراجع