CAJ | 학술논문

跟踪多个运动物体,尤其是在遮挡过程中跟踪多个运动物体,是计算机视觉领域一个重要但具有挑战性的问题.该文提出了一种新的在线采样、更新学习和分类的跟踪框架来处理多物体跟踪问题.首先,对遮挡发生前若干帧的各物体进行块采样,作为训练样本进行在线分类器设计.各帧的物体区域也在线进行块采样,并用这些分类器来进行分类标号.如果遮挡没有发生,一些新的训练样本被添加用来更新分类器.当遮挡发生时,根据标号结果,前景区域被分割成多个目标物体.和以往方法相比,新方法不依赖于一些假设条件,如场景深度信息、物体的先验模型(比如形状、种类、区域内颜色各向同性、运动规律等),具有更好的适应能力.实验结果验证了该文方法的稳定性和有效性.
근종다개운동물체,우기시재차당과정중근종다개운동물체,시계산궤시각영역일개중요단구유도전성적문제.해문제출료일충신적재선채양、경신학습화분류적근종광가래처리다물체근종문제.수선,대차당발생전약간정적각물체진행괴채양,작위훈련양본진행재선분류기설계.각정적물체구역야재선진행괴채양,병용저사분류기래진행분류표호.여과차당몰유발생,일사신적훈련양본피첨가용래경신분류기.당차당발생시,근거표호결과,전경구역피분할성다개목표물체.화이왕방법상비,신방법불의뢰우일사가설조건,여장경심도신식、물체적선험모형(비여형상、충류、구역내안색각향동성、운동규률등),구유경호적괄응능력.실험결과험증료해문방법적은정성화유효성.