多目标跟踪的自动参数自适应
计算机视觉与模式识别
2013-05-14 v1
摘要
目标跟踪质量通常取决于视频上下文（例如目标遮挡程度、目标密度）。为了降低这种依赖性，本文提出了一种学习方法，使跟踪器参数能够适应上下文的变化。在离线阶段，针对视频上下文簇学习满意的跟踪参数。在在线控制阶段，一旦检测到上下文变化，便利用学习到的值对跟踪参数进行微调。实验结果表明，所提出的方法优于现有的最先进跟踪器。本文带来了两项贡献：(1) 一种用于离线学习跟踪参数的视频序列分类方法；(2) 一种利用跟踪上下文在线调整跟踪参数的新方法。
引用
@article{arxiv.1305.2687,
title = {Automatic Parameter Adaptation for Multi-object Tracking},
author = {Duc Phu Chau and Monique Thonnat and François Bremond},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.2687},
year = {2013}
}
备注
International Conference on Computer Vision Systems (ICVS) (2013)