基于弱监督人体运动预测的多视角跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-10-20 v1 机器学习
摘要
在拥挤场景中，多视角人员跟踪方法比单视角方法更有可能更好地处理遮挡。它们通常依赖于检测后跟踪范式，即先检测人员再关联检测结果。在本文中，我们认为一种更有效的方法是随时间预测人体运动，并据此推断各帧中人员的存在。这使得在单个时间帧的时间维度和视角间均能保持一致性。我们在 PETS2009 和 WILDTRACK 数据集上验证了我们的方法，并证明其优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2210.10771,
title = {Multi-view Tracking Using Weakly Supervised Human Motion Prediction},
author = {Martin Engilberge and Weizhe Liu and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10771},
year = {2022}
}
备注
Accepted at WACV 2023